名师讲座
报告题目：化学材料AI基础模型及设计合成智能化方法
报告时间：2024-01-23 09:00
报告人： 王笑楠 副教授
清华大学
报告地点：卢嘉锡202报告厅
转播地点：翔安校区能源材料大楼3号楼会议室5，漳州校区生化主楼307
报告摘要：
当前，人工智能（AI）技术蓬勃发展，对诸多基础科学和工程领域带来了全新的机会。开发具有自主知识产权的高效化学品和低碳新材料对我国国民经济发展，实现高质量发展和双碳目标至关重要。传统的基于专家经验和直觉的研发范式开发周期长、效率低，而人工智能尤其是深度学习的发展为化工、材料创新设计带来了新的机遇。利用AI来优化和加速新材料、新过程的发现相较于传统研发有望大大提速。通过对化学品和新材料结构、功能、反应机制及过程等进行数据与机理相融合的高效精确建模，并融合高通量计算、制备和表征等关键技术，将突破“经验指导实验”的传统研发模式，实现低碳、智慧转型。本报告将介绍多层次、多尺度、融合知识的能源化工材料数据平台构建方法，进一步探讨跨尺度机器学习模型构建及化学材料快速精准生成方法，并基于此实现一系列关键材料技术，如高性能催化剂、膜材料和新能源关键材料等的发现和突破，实现原子级别的精准调控。一方面，数据高效的在线主动学习方法可以有效地指导科学发现，实现干湿实验闭环并增强对全设计空间的理解。另一方面，具有普适性的通用人工智能迎来重要的发展，大语言模型、预训练基础模型、具身智能等前沿技术使其能够在不同领域和任务中学习并发挥应用价值，有望在科学领域取得突破性发现。报告将展望未来低碳智慧化工材料和技术研发的发展趋势和面临的挑战。
报告人简介：
王笑楠，清华大学化工系长聘副教授、特别研究员、博士生导师、国家高层次青年人才计划入选者。新加坡国立大学荣誉副教授、博导。创建了智慧系统工程课题组，兼任环太平洋大学联盟项目的联合负责人。围绕碳中和与未来智能研发等新兴交叉学科，开展新能源、低碳技术及人工智能应用的研究。2011年本科毕业于清华大学化学工程系，2015年获加州大学戴维斯分校化学工程和控制科学博士，赴英国伦敦帝国理工学院任博士后研究员、未来能源实验室硕士生导师和讲师。2017年起担任新加坡国立大学化工与生物分子工程助理教授，曾领导新加坡最大的AI加速材料开发计划，2021年起受聘清华化工系。现任2022年度国家科技部“新一代人工智能”重大项目首席科学家、项目负责人。在Nature子刊、Nature Reviews期刊、JACS等期刊发表学术论文150余篇，包括10篇ESI高被引论文，被引6600余次，H index 44。担任Applied Energy等十本国际期刊副主编和编委，获世界前2%顶尖科学家、美国化学会可持续化学与工程讲席奖，侯德榜化工科学技术奖“青年奖”，福布斯中国科技女性50，新加坡最佳青年首席研究员奖、英国皇家学会国际交流奖和国际能源高被引论文奖等奖项。任工信部绿色低碳标识专委会委员，美国化学工程师学会 (AIChE) 可持续发展领域主席等学术兼职。
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固体表面物理化学国家重点实验室
