报告题目：加速新材料发现与设计的智能计算平台ALKEMIE及应用案例
报告人：孙志梅教授、博导，北京航空航天大学材料科学与工程学院，国际交叉科学研究院，集成计算材料科学中心
时间：2020年12月29日（星期二）上午10:00
地点：材料馆A323
报告人简介：
孙志梅教授、博士生导师。国家杰出青年基金获得者。围绕材料结构与性能研究，在硫族化合物半导体材料、计算材料学等领域取得了一系列重要进展，已在PNAS (2篇)、Phys Rev Lett（4篇，其中1篇被Nature作为研究亮点报道）等期刊上发表100余篇SCI论文，所发表的论文被Science、Nature Mater、PNAS、PRL、JACS等SCI期刊引用2900余次，h-因子30。应邀在有影响的重要国际会议上做大会特邀报告或邀请报告10余次。
报告摘要：
在未知材料化学成分和性能关系的情况下，具有某种特定功能的新材料往往是通过传统的试错纠错方式（“爱迪生”方式）发现的。但是，这种方式往往难以快速获得目标新材料。因此，在过去几十年中，计算模拟驱动的材料研发模式在新材料设计和探索中扮演了重要角色。而今，当我们进入数据驱动的材料科学时代时，发展智能计算平台以加速新材料的探索和研发变得至关重要。本报告将介绍我们自主开发的开源高通量自动流程可视化智能计算平台ALKEMIE（Artificial Learning and Knowledge Enhanced Materials Informatics Engineering）及其在相变存储材料、二维铁磁半导体材料以及电催化材料等方面的应用。ALKEMIE主要包含3个核心部分：通过高通量自动工作流进行材料计算模拟并产生材料数据、数据管理及材料数据库、基于机器学习的材料数据挖掘。ALKEMIE具有用户友好的图形使用界面，使得高通量自动计算流程更加自主灵活，科学工作流运行细节更加清晰，材料数据存储、查询、分析等更加高效便捷。
