报告摘要：
数字化转型正在彻底改变材料科学领域，其中深度学习处于这一范式转变的最前沿。本次报告将深入探讨大规模机器学习工具的最新进展及其在材料设计领域的变革性应用。我们将重点介绍深度图学习和生成模型在构建先进的AI模拟器中的可能性，以及如何使用AI模拟器来模拟、生成和设计新材料。
报告人：陆子恒
报告简介：
陆子恒，微软研究院首席研究员，科学智能中心材料方向负责人。主要研究大规模深度学习与其在材料设计领域的应用。在加入微软研究院之前，于2018年从香港科技大学获得博士学位。之后，在包括耶鲁大学、中国科学院、英国法拉第研究所和剑桥大学从事研究工作。主要工作包括:开发材料大模型MatterSim，在MatBench、MatBench Discovery等材料设计任务上取得榜首:开发IDEAL主动学习算法，取得了百万量级原子的在线化学精度拟:参与开发了DiG、MatterGen等主流材料生成模型。在Nat.Mach，IntellNat. comm.、chem, Rev.、 Angew, chem. Int. Ed.、 Adv. EnergyMater，等杂志上发表了50多篇同行评审文章。担任多本期刊的副编辑、客座编辑，以及Nature、Nature Mach,Intell.、Nature Comp.Sci,等期刊的审稿人。
讲座时间：6月19日 9:00-10:00
讲座地点：复旦大学江湾校区交叉一号楼A1001