报告人：许审镇 特聘研究员（北京大学）
报告题目：机器学习力场分子模拟在电池材料研究中的应用
报告时间：2023年5月27日上午10:00
报告地点：909-B厅
报告摘要：
锂电池作为新能源产业的核心工业产品之一，是实现能量转化与储存的关键器件，其相应的材料科学问题极具学术与应用价值。同时，近些年发展迅速的人工智能技术正在深刻改变着我们的生活，随着AI for Science理念的提出，人工智能技术和18新利备用网站 的深度融合将催生新的研究范式。具体到材料模拟领域，机器学习辅助的分子模拟方法在近5、6年已经应用到非常多的细分方向，而其中电池材料的理论计算可谓是结合机器学习方法最为活跃的方向之一。电池材料研究涵盖表界面、相变、输运扩散、电化学反应等等涉及多尺度的复杂科学问题，很多计算模拟难点恰恰可以作为结合机器学习技术的抓手。报告将分享本人课题组利用机器学习力场分子模拟方法研究固态电极-电解质界面膜材料中锂离子输运机制，和过渡金属氧化物正极材料中氧二聚体形成与金属离子迁移的动力学关联的工作，最后将讨论在跨尺度模拟电池材料表界面反应的方法发展方面的思考与进展。
个人简介 ：
许审镇，北京大学材料科学与工程学院特聘研究员（2020年9月至今），2011年本科毕业于清华大学物理系，2017年博士毕业于美国威斯康星大学麦迪逊分校（导师：Prof. Dane Morgan），2017-2020在美国普林斯顿大学开展博士后研究（导师：Prof. Emily Carter）。主要从事电化学体系表界面过程的计算模拟及方法开发工作。2022年2月至今在北京科学智能研究院（AISI）兼职负责电池材料理论计算团队。以第一作者或通讯作者身份在J. Am. Chem. Soc./PNAS/Adv. Funct. Mater./J. Phys. Chem. Lett./ACS Catal./Chem. Eng. J./Chem. Rev.等期刊发表论文二十余篇，承担或参与多项国家、企业科研项目，并于2022年入选年国家海外高层次人才引进计划青年项目。担任Nat. Commun., Nano Lett., ACS Appl. Mater. Inter., J. Phys. Chem. C, Sci. China Chem.等期刊独立审稿人。
联系人：程涛 教授