时间：2022年10月21日星期五14:00-16:30
地点：腾讯会议ID: 758-517-013
数据驱动的材料研究—Atomly数据库及应用
主讲人：刘淼研究员
报告摘要：
材料科学正在经历新的范式变革，即用数据科学方法（如：数据挖掘、人工智能的等）筛选和预测新材料。本次报告，报告人将介绍Atomly材料数据库的近期进展及应用实例。Atomly数据库是我国近期建立的世界级材料科学数据平台，借助高通量第一性原理计算获得了30余万个无机晶体材料的基础数据，数据规模和质量已经跻身世界顶级水准。
借助海量数据和数据科学手段，Atomly团队实现了新材料体系的快速搜索和预测，例如筛选出“类CsV3Sb5”笼目结构材料[Chin. Phys. Lett. 39 047402 (2022)], 完成了“类MgB2”超导材料的端到端设计 [Phys. Rev. B 105, 214517 (2022)], 并构建了具有强外推本领的无机材料形成能预测模型[Sci. China Mater. (2022).https://doi.org/10.1007/s40843-022-2134-3]。
报告人简介：
刘淼，现就职于中科院物理所/松山湖材料实验室，任特聘研究员、博士生导师。毕业于中国科学技术大学物理系和美国犹他大学材料系，后加入劳伦斯伯克利国家实验室从事博士后研究。他致力于发展“材料大数据+人工智能”方向的研究，运用高通量第一性原理计算为领域构建业界顶级数据库，将海量科学数据带到科研人员手中。他创建的Atomly.net材料科学数据库是世界范围内数据质量和数量最好的数据库之一。
量子材料超快相变的第一性原理研究
主讲人：关梦雪副教授
报告摘要：
固体的晶体结构在很大程度上决定了它的电子、光学和机械性能。利用飞秒激光操控量子材料的结构已经成为当今物质科学领域的研究热点，为高速调控材料的宏观功能特性提供了一条切实可行的技术路线。然而，许多由激光导致的非平衡相变动力学过程的微观机制尚不明确，特别是从理论方面的研究还相当有限。在本报告中，将简要介绍其课题组自主开发的非绝热分子动力学模拟程序包TDAP的主要功能，并以部分典型的材料体系（二维、拓扑、电荷密度波材料）为例，说明该方法在揭示明确的相变路径方面具有强大的预言及解释实验结果的能力，并有望将其应用到更广阔的研究领域。
主讲人简介：
关梦雪，现就职于北京理工大学，任副教授、特别研究员。博士毕业于中国科学院物理研究所。主要从事激发态量子动力学与超快过程的研究，致力于探索凝聚态材料与光场的相互作用，开发基于第一性原理的含时密度泛函软件包。研究方向包括：光致相变的机制及调控，固体材料中的高次谐波产生，低维纳米结构的光电子发射，量子等离激元光催化等。以第一作者在物理学顶级期刊PRL、Nat. Commun.、PRB等发表多篇论文。
