015精彩回顾鄂维南作题为“AI与材料科学”报告

2022年6月3日,北京大学《彤程材料科学论坛》(RedAvenueMaterialsScienceForum)第十五讲在线上顺利完成。北京大学国际机器学习研究中心主任、北京科学智能研究院院长、北京大数据研究院院长鄂维南院士带来题为“AI与材料科学”的报告。北京大学材料科学与工程学院院长、深圳研究生院院长张锦院士主持并致欢迎辞。报告吸引了北京大学工学院段慧玲教授、信息科学技术学院侯世敏教授、材料科学与工程学院曹安源教授等不同领域的专家学者,以及校内外各专业学生参与。科研云、蔻享学术等直播平台累计观看人次达2.9万+。

在此基础上,鄂维南院士详细介绍了机器学习方法,在量子多体问题、密度泛函理论、分子动力学模型、相场模型、宏观连续介质力学模型等多个尺度基本物理模型的应用。基于机器学习建模平台,如DeePWF、DeePKS、DeePMD、DeePCG等的工业设计软件可以用于材料、药物、催化剂的研发。

最后,鄂维南院士对机器学习在材料科学领域的发展前景做了展望,讲述了当下需要解决的问题,表达了希望计算材料科学能够重新定位、实验材料科学改变工作方式,二者垂直整合的期望。

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1.如何在智能信息化时代加速材料科学的研发与创新如图4所示,材料科学中常用的机器学习算法可以分为四类:概率估计、回归、聚类和分类。具体而言,概率估计算法主要用于新材料发现,而回归、聚类和分类算法用于宏观和微观层面的材料特性预测。此外,机器学习方法通常与各种智能优化算法相结合,例如GA,SAA或PSO算法,主要用于优化模型参数。此外,这些优化算法也可用于执行其他困难https://cloud.tencent.com/developer/news/333018
2.机器学习材料性能预测与材料基因工程应用实战然而,机器学习在材料科学中的应用仍存在一些瓶颈,人工智能研究项目所需的技能和知识匮乏缺失制约着该方向的发展。以下内容可作为学习的参考 入门阶段从机器学习以及机器学习在材料领域的应用基本概念开始讲授,让大家明确机器学习方法的适用性和优势,以及有针对性的对python语言基础进行系统学习,为之后构建相应算法模型框架打https://blog.csdn.net/y2715163545/article/details/130487823
3.科学网—jyx123321的博客机器学习在材料科学中的进展研讨会的报告 2024-08-21 昨天我们学院年轻有为的 LONG T 老师组织了机器学习在材料科学中的进展研讨会,我受邀做了一个报告《面向复杂电路结构可靠性仿真的基于 Transformer (4111)次阅读|(6)个评论 生成式人工智能在集成电路行业中深入应用的期望 2024-08-13 在8 月 11 日写https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=99553
4.机器学习在材料科学中应用作为一个目前专业为材料学科,但却独自学习机器学习的小菜鸡,最理想的莫过于将俩者结合,但是这只是个想法,感觉理论上可以实现,要达到这样的目的还需要很艰难的一段路要走,但不妨先把目前的相关的知识整理下来。 我们的日常生活受到材料的影响,从数十亿分之一秒的硅芯片数据存储到汽车发动机的新合金,再到可再生能源https://www.jianshu.com/p/b3b3546446ab
5.材料科学加人工智能是下一个可能发生的类似Alphafold的重大变革在传统的方法中,新材料是通过实验、理论或计算来发现的(也被称为第一、第二和第三范式,由左侧面板上方的三个图标象征)。在数据驱动的材料科学的第四范式中,可用的数据被收集在数据基础设施中,机器学习方法发现新材料。这些方法导致了借用机器学习模型,使人们能够纯粹根据过去的数据进行快速预测,而不是通过直接实验或https://www.yicai.com/news/101121158.html
6.机器学习技术在材料科学领域中的应用进展维普期刊官网摘要 材料是国民经济的基础,新材料的发现是推动现代科学发展与技术革新的源动力之一,传统的实验“试错型”研究方法具有成本高、周期长和存在偶然性等特点,难以满足现代材料的研究需求。近些年,随着人工智能和数据驱动技术的飞速发展,机器展开更多 Materials are the foundation of the national economy,the discovery https://qikan.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7105430528
7.2020年中国科学技术大学材料科学与工程学院(金属研究所)招生专业中国科学院金属研究所(以下简称金属所)成立于1953年,是新中国成立后中国科学院新创建的首批研究所之一,创建者是我国著名的物理冶金学家李薰先生。现任所长左良教授。经老一辈科学家和几代人的不懈努力,金属所已经发展成为我国享誉海内外的材料科学与工程领域重要的研究基地,也是培养材料科学与工程高级人才的重要基地。 https://yz.kaoyan.com/ustc/zhuanye/5dad13ceab77c.html
8.前沿报告机器学习在化学和材料科学中的应用获取英文PDF报告请在本公众号回复关键词"机器学习物理科学"。 Ⅵ 化学和材料科学 机器学习方法已被应用于预测分子和固体的能量和性质,并且这种应用的受欢迎程度急剧增加。原子相互作用的量子性质使能量评估的计算量很大,因此,当需要进行许多此类计算时,机器方法尤其有用。近年来,ML 在化学和材料研究中的不断扩展的应用https://blog.51cto.com/u_15622928/5809397
9.智算芯闻材料科学迈向AI4Materials的关键因素:密度泛函理论图3 材料科学中机器学习的一般流程 图片来源于文献[20] 3.1、材料工程特征 把人工智能与材料科学结合起来的第一步是构建材料描述符,通常也叫做材料指纹,这个过程也叫做材料的特征工程[21]。通常一个好的分子或晶体结构描述符需要满足唯一性、平移不变性、旋转不变性、排列不变性等。材料结构的描述符通常可分为两个https://www.metax-tech.com/ndetail/12502.html