题目：人工智能材料学(AI4M)：锂电池材料基因探索

报告人：潘锋 教授 北京大学深圳研究生院新材料学院（panfeng@pkusz.edu.cn）

时间：8月14日9:00-11:30；

      8月15日9:00-11:30

地点：师昌绪楼403会议室

报告摘要：

    创建了基于图论/拓扑的结构化学研究体系；构建晶体结构与材料基因组大数据，结合人工智能（AI）发展了材料基因组学，探索锂电池材料基因及其构效关系；依托同步辐射、中子源等大科学装置，推进材料结构表征技术研发，在高性能电池材料研发取得突破性的进展，并实现了产业化。

Reference:

F. Pan* et al  Origin of structural degradation in Li-rich layered oxide cathode，Nature 2022, 606, 305; In situ Raman spectroscopy reveals the structure and dissociation of interfacial water, Nature 2021, 600, 81; Understanding Co roles towards developing Co-free Ni-rich cathodes for rechargeable batteries，Nature Energy 2021, 6 (3), 277； Topological data analysis in materials science: Principles, machine learning integration, and application landscapes，Chem. Rev. 2026, 126, 7029

报告人简介：

潘锋，北京大学讲席教授、深圳研究生院新材料学院创院院长、中国化学会会士、《结构化学》执行主编。他创建了基于图论/拓扑的结构化学理论，建立了依托中子源、同步辐射等大科学装置的原位动态结构表征体系，探索并发展了“人工智能材料学”和“材料基因组学”，深入研究并发现了材料基因与构效关系的基本规律。在解决锂电池材料能量密度、功率密度和循环稳定性提升等关键科学难题取得了突破性进展，实现了“从书架到货架”。作为通讯作者，在 Nature、Nature Energy、Nature Nanotechnology、Chemical Reviews 等知名期刊发表 SCI 论文 550 余篇。曾获中国电化学贡献奖、深圳市自然科学一等奖及美国电化学学会电池技术奖等荣誉。