上海大學施思齊教授受邀來材冶學院作學術報告
5月20日，材料與冶金學院邀請上海領軍人才、上海大學材料基因組工程研究院施思齊教授，為師生作了題為《新型電化學儲能材料設計與構效關系研究》的學術報告。學院院長艾新港教授主持了本次報告會，并向施思齊教授頒發(fā)材料與冶金學院名譽教授和名譽博導證書。材冶學院和理學院教師及研究生代表100余人參加了交流活動。
在材料科學研究領域，以機器學習為核心的人工智能技術正掀起變革浪潮，深刻重塑著材料研究與開發(fā)的模式。但當前，機器學習在材料科學中的應用面臨諸多瓶頸：數(shù)據集高效獲取困難，不同來源、結構的異構型數(shù)據集信息處理復雜，基于輕量化數(shù)據集構建準確預測模型存在挑戰(zhàn)，以及材料性能可靠預測難以實現(xiàn)等問題。這些不僅制約著該領域的發(fā)展，也成為科研工作者重點攻關的熱點與難點。針對這些關鍵問題，施思齊教授分享了其團隊多年3項極具價值的研究成果。其一，成功創(chuàng)制算法-數(shù)據-知識互利共生的儲能材料設計平臺，該平臺打破了傳統(tǒng)材料研發(fā)模式，通過算法挖掘數(shù)據背后的規(guī)律，再將知識反哺數(shù)據優(yōu)化與算法迭代，形成良性循環(huán)，為儲能材料的創(chuàng)新設計提供了強大計算工具。其二，建立離子協(xié)同輸運模型用于設計電極/固體電解質，從微觀層面深入剖析離子在材料中的傳輸機制，為提升電極和固體電解質性能指明方向。其三，提出結構和電子調控策略提升正極比功率/比能量，通過對正極材料結構和電子特性的精準調控，突破傳統(tǒng)材料性能瓶頸，為高能量密度電池的研發(fā)提供了新的思路。
報告結束后，施思齊教授與在場師生展開了深入交流，耐心解答了大家關于機器學習算法優(yōu)化、數(shù)據處理方法、研究成果轉化等方面的疑問。此次學術報告為師生們打開了一扇通往材料學科前沿的窗口，極大地拓寬了學術視野，助力師生們精準掌握人工智能與材料學科交叉領域的最新動態(tài)，激發(fā)了大家在相關領域深入探索的熱情與動力。
