报告题目

AI助力碳中和：化学化工材料高效开发的新范式

报告人

王笑楠 副教授

报告人单位

清华大学化工系

报告时间

2023年5月11日（周四）14:45—15:30

报告地点

物质科研楼B楼1502会议室

主办单位

合肥微尺度物质科学国家研究中心 国际化学理论中心（ICCT）

报告介绍

Abstract:

开发具有自主知识产权的高效化学品和新材料对我国国民经济发展，实现碳达峰、碳中和目标至关重要。利用人工智能（AI）和计算机技术来优化和加速新材料、新过程的设计和开发过程可以减少传统方式中大量耗时费力的试错和实验，对化学品和新材料的结构、功能、反应机制等进行深入研究，构建出更加高效精确的模型。通过融合高通量计算（理论）和高通量实验（制备和表征）等关键技术，结合机械自动化平台，突破“经验指导实验”的传统材料研发模式，研发效率可以得到显著提高。本报告将介绍多层次、多尺度、融合知识的化学材料数据平台构建方法，进一步探讨跨尺度机器学习模型构建及化学材料快速精准生成方法，并基于此实现面向碳中和的一系列重要技术，如高性能催化剂、膜材料和新能源关键材料等的发现和突破。我们的研究搭建了高通量的实验和表征平台，通过采集大量数据，基于在线主动学习方法可以有效地指导实验并实现对全设计空间的理解。当前，具有普适性和灵活性的通用人工智能正迎来重要的发展拐点，深度强化学习、迁移学习、预训练大模型等技术使其能够在不同领域和任务中进行学习和应用，有望在科学领域取得突破性应用和发现，以科研范式和产业业态的变革有力推动科技创新和工业发展。最后展望未来AI赋能碳中和关键化学材料和技术研发的发展趋势和面临的挑战。

About the speaker:

王笑楠，清华大学化工系副教授、特别研究员、博士生导师、国家高层次人才计划入选者。新加坡国立大学荣誉副教授、博士生导师。创建了智慧系统工程研究中心，兼任环太平洋大学联盟项目的联合负责人。围绕碳中和与未来智能研发等新兴交叉学科，开展新能源、低碳技术及人工智能应用的研究。2011年本科毕业于清华大学化学工程系，2015年获加州大学戴维斯分校化学工程和控制科学博士，赴英国伦敦帝国理工学院任博士后研究员、未来能源实验室硕士生导师和讲师。2017年起担任新加坡国立大学化工与生物分子工程助理教授，领导新加坡最大的AI加速材料开发计划。现任科技部“新一代人工智能”重大项目首席科学家、项目负责人。在Nature子刊、JACS等期刊发表学术论文130余篇，参与撰写3部专著。担任Applied Energy等十本国际期刊副主编和编委，获世界前2%顶尖科学家、美国化学会可持续化学与工程讲席奖，新加坡最佳青年首席研究员奖、英国皇家学会国际交流奖、应用能源最佳编委奖和国际能源高被引论文奖等奖项。