报告题目：人工智能时代材料研究的范式重构
报 告 人：孙志梅
时 间：2026年3月30日9:00-11:30
地 点：莫干山校区化工六号楼203报告厅
报告摘要：
人工智能与高通量计算的深度融合正在推动材料研究范式由传统试错式探索向数据驱动、知识引导与智能决策相结合的方向转变。本次报告将围绕“人工智能时代材料研究的范式重构”这一主题，介绍我们在两期国家重点研发计划等项目支持下自主研发的可视化高通量自动流程智能计算平台ALKEMIE（Artificial Learning and Knowledge Enhanced Materials Informatics Engineering）。ALKEMIE以“自动化—模块化—数据库—智能化—可视化（AMDIV）”为核心设计理念，构建了覆盖任务配置、计算调度、数据汇交、结果解析与知识提取的全流程智能材料计算体系。通过集成AI辅助工作流生成功能，ALKEMIE可实现计算节点智能推荐、输入文件自动生成、任务监控与结果分析协同优化。报告将进一步以MXene和MBene等二维过渡金属化合物为代表性案例，展示平台在材料高效筛选、结构稳定性评估、电子结构与性能预测以及调控规律挖掘中的应用，探讨人工智能支撑下材料发现与设计从“经验主导”走向“模型—数据—知识融合驱动”的方法学重构。
报告人简介：
北京航空航天大学材料乐鱼（中国）教授。长期从事计算材料学研究，在材料基因工程等领域取得了系统性创新成果。出版专著《先进材料的计算与设计》《材料高通量集成计算方法与实践》，在包括PRL、JACS、PNAS等的期刊上发表SCI论文300余篇，连续6年入选爱思唯尔中国高被引学者。主持国家杰出青年科学基金和两期国家重点研发计划等项目10余项。现任AI Materials 主编、美国化学会J. Phys. Chem. A/B/C Senior Editor、Journal of Materials Informatics 副主编。获得全国三八红旗手、教育部长江学者、国家百千万人才工程、国家万人计划科技创新领军人才等荣誉。
