AI辅助材料模拟：从多尺度到预训练模型

报告题目：AI辅助材料模拟：从多尺度到预训练模型

报告人：张林峰 研究员
             北京科学智能研究院、深势科技

报告时间：2023年11月8日 14:30-15:30

报告地点：江湾校区一号交叉楼A5005

摘要：人工智能的快速发展正在推动材料建模、模拟和设计领域产生重大变革。在本次演讲中，我们将深入探讨AI辅助材料建模的突破和进展，重点关注从多尺度方法向预训练模型的转变，以及在此过程中形成的开源开放的软件、数据、模型生态。特别地，我们将探索一个覆盖全元素周期表的基础模型的可能性，并在此基础上对面向未来的平台基础设施建设进行展望。

简介：张林峰，北京科学智能研究院(AI for Science Institute, Beijing) 研究员，深势科技首席科学家，北京大学理学学士，普林斯顿大学应用数学博士。张林峰长期致力于 AI for Science 跨学科领域的问题研究，带领团队发展了 Deep Potential/Uni-Mol/Uni-Fold 等模型算法、DeePMD-kit 等开源软件、以及 DeepModeling 开源社区。2020年，张林峰作为核心开发者的工作获得高性能计算领域最高奖 ACM 戈登贝尔奖，该成果也入选了由两院院士评选的 2020 年度中国十大科技进展。