基于机器学习模拟的催化反应理论和实验探索

时间:2022-10-17来源:beat365最新客户端作者:浏览:86设置

报告题目:基于机器学习模拟的催化反应理论和实验探索

报告时间2022年10月19日(周三)晚19:30

报告地点腾讯会议:955-322-741

报 告 人:复旦大学教授、博士生导师 刘智攀


报告内容:

近年来基于大数据的机器学习方法深入到beat365最新客户端的各个分支,不仅变革了传统研究范式,同时也体现了新技术对于研究效率的提升。我们课题组前期提出了全局神经网络势函数(G-NN)方法,形成了以随机势能面行走(SSW)-神经网络势函数(SSW-NN)为特色的LASP软件包,为复杂催化体系的研究提供了一种功能强大的新型研究工具。本报告首先简单介绍SSW-NN方法,LASP软件,和一些典型的应用体系。报告的主要内容关于我们通过多尺度机器学习,结合催化实验研究,开展催化剂合成和设计的探索,并总结我们的一些思考和收获。


报告人简介

刘智攀,1997-2000年本科和硕士毕业于上海交通大学应用化学系,2003年博士毕业于英国女王大学,2003-2005年博士后期间在剑桥大学从事表面科学理论研究, 2005年8月入职复旦大学化学系。主要从事理论计算化学方法发展、软件开发、表界面化学反应过程的计算模拟。获得 “国务院特殊人才津贴”,“国家自然科学杰出青年基金”“和”“中组部首届青年拔尖人才计划”等多项殊荣。



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