上海交通大学材料科学与工程学院

报告摘要：

生成式人工智能与大模型的出现大大增强了机器学习和人工智能在材料设计中的应用潜力。以AlphaFold在蛋白质结构预测中的成功为例，展示了生成式人工智能揭示材料成分、结构与性能复杂关系的强大能力。然而，合金设计的挑战更为复杂，面临更广的成分空间、更复杂的合成工艺和更深奥的内在机理，加上实验数据集相对有限，进一步提高了该领域人工智能应用的难度。将最先进的人工智能技术引入合金设计，可有效提升设计效率、缩短实验周期并揭示潜在机理，这是当下的重要课题。本报告首先简述如何在小数据集条件下利用机器学习加速合金设计，包括通过机器学习成功开发出近零热膨胀高熵因瓦合金和提升镁合金抗腐蚀能力等实例。随后，展示了大语言模型在文本挖掘、材料领域专业大模型的微调和检索增强中的应用，特别是在镁合金设计与相图研究中的具体作用。

报告人简介：

饶梓元，上海交通大学副教授，海外优秀青年科学基金项目及上海领军人才（海外）获得者。德国亚琛工业大学博士，德国马普所钢铁研究所博士后及研究组组长，2024年7月回国加入上海交通大学材料科学与工程学院。长期从事基于人工智能的材料科学研究。近几年因瓦合金、磁性合金、高温合金和高熵合金等前沿领域做出一系列重要研究成果。已在Science等系列期刊发表论文30余篇。

地点：物理所M楼253

邀请人：柳延辉

联系人：李明星

电话：82649844