5月27日,由上海交通大学研究生院和上海交通大学材料基因组联合研究中心联办的《大师讲坛暨数据驱动的材料科学研讨会》在上海交通大学闵行校区高田会场召开。美国西北大学陈卫教授、上海交通大学材料科学与工程学院曾小勤教授、西安交通大学丁向东教授、北京科技大学宿彦京教授为师生带来了“数据驱动材料科学”研究前沿的精彩报告。来自材料学院、机动学院、密西根学院、化工学院、致远学院、数学系等近百位师生参加了上午的报告会。
美国西北大学的陈卫教授做了题为:“数据驱动的工程材料系统计算设计”的大师讲坛报告,介绍了微观结构表征和重构、关键微观结构特征的深度机器学习、混合变量问题的数据驱动贝叶斯优化,以及多尺度不确定性量化方面的研究进展。
紧接着大师讲坛,材料学院的汪洪教授主持了数据驱动的材料科学研讨会。曾小勤教授做了题为:“数据驱动的材料设计与加工”的报告;丁向东教授做了题为:“利用机器学习加速新材料的研发”的报告;宿彦京教授的报告题为:“机器学习在高熵合金性能设计和相分类中的应用”。在互动环节中,四位教授回答了有关机器学习相关物理意义表征,谱密度函数(SDF)模型是否适用于晶体结构,对于锂电池中SDF模型的相关技术交流,以及如何在机器学习中增加物理模型等问题。教授们的回答透露着其踏实为学、勤勉不辍的态度,令在场师生由衷的钦佩。
下午在材料科学与工程学院的咖啡吧陈卫教授与与来自数学系、化工学院、机动学院、材料学院等十余位材料基因组联合研究中心的成员进行了座谈研讨,探讨了数据驱动的材料科学所面临的挑战和基于、如何进行多学科交叉、如何针对材料问题发展机器学习算法以及如何联合进行学生培养等问题。
作者:林越平