高通量材料集成计算：基于材料基因工程的计算和数据方法

主讲人 : 杨小渝，研究员

传统以实验为主的“试错法”新材料研发模式周期长，效率低。美国提出的“材料基因组计划”，其核心就是借助计算手段和数据方法，并结合材料实验三位一体的方式，帮助把发现、开发、生产和应用新材料的周期降低一半，研发成本降低一半。“材料基因工程”目前已经纳入十三五国家重点研发计划。

量子力学和机器学习相结合的方法用于新材料发现的研究是目前业界研究的前沿和热点 （QM/ML）, 尤其是人工智能技术再次掀起热潮后。本报告介绍在国家自然科学基金，国家重点研发计划项目的资助下，我们在国内率先研制出的集成化、网络化，支持多通道，多任务，高并发的材料计算与数据管理的高通量材料集成计算一体化平台。在基于此自主研发平台，我们探讨如何将高通量材料集成计算，材料计算数据库和机器学习等方法和技术相结合，以加快新材料的研发。我们的研究主要体现 “应用导向”，“问题导向”，及“多学科交叉”等特点。

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主讲人简介：

杨小渝，博士、英国剑桥大学博士后，现为中科院“百人计划”研究员，中科院计算机网络信息中心材料基因信息技术实验室主任。

 杨小渝研究员的研究成果和创新体现了多学科，跨领域的特点。曾参与了十多个英国政府及欧盟框架项目的研发，对信息化技术的应用，以及如何沿用国际化的方法和模式系统地开展交叉学科项目的研究有着深刻的理解。目前承担多个国家自然科学基金，和国家重点研发计划项目。在国际重要期刊、国际学术会议发表学术论文20余篇，并著有三部英文学术著作；同时还担任国际期刊主编／国际学术会议审稿人。2011年获由教育部，科技部举办的第五届“春晖杯”留学人员创新创业大赛二等奖。2010年经香港特别行政区“香港优秀人才入境计划”遴选，获“香港优秀人才入境”身份（由于中科院邀请，后放弃赴港，直接归国）