时间：2021-03-23 14:00
地点：龙赛理科搂北楼116
2016-2017年，AlphaGo算法实现了对全世界围棋高手的完胜，使人们充分认识到人工智能技术的巨大发展潜力。目前，机器学习方法的应用已经深入到了各个研究领域。机器学习在材料领域也具有非常广泛的应用，由于深度学习的方法训练得到的模型及其复杂，很难对所研究的内容或体系提供新的理解与认识。在这里我们开发利用数值学习的机器学习方法来训练得到精度足够高并且物理机制更清晰的模型。通过我们的模型，我们可以实现对材料在真实反应条件下的结构演变的理论模拟。同时，我们可以得到影响高性能材料的关键因素，从而实现对高性能材料的合理设计与筛选。

报告人韩仲康：2012年本科毕业于河北工业大学。2015年和2018年分别硕士和博士毕业于中国科学院大学上海应用物理研究所，导师高嶷研究员。。2016年至今，在德国马普协会Fritz-Haber-Institute做联合培养博士生，博士后研究员，合作导师是Scheffler教授。2016年至今为欧洲材料数据中心成员（NOMAD member)。2015年获得国家奖学金，2018年获得马普协会国际学校奖学金，2021年获得国际先进材料学会奖章(IAAM medal 2021)