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报告题目：硅基材料探索发现与理论设计——从传统结构预测到新时代的加速探索方法

报告嘉宾：陶硕，北卡罗来纳州州立大学夏洛特分校 博士后

报告时间：2026年7月4日 10:00

报告地点：吉林大学中心校区唐敖庆楼B区521报告厅

主持人：孙莹

报告摘要

　　复杂共价材料体系，其势能面往往存在上存在多个能量相近的极小值点，而这些极小值点之间又有很高的能量势垒。传统局域或泛局域的结构优化算法往往很难越过这些势能壁垒，这使得结构搜索算法在寻找全域极小值的效率大大降低。我们创新性的提出基于GOM原子描述符的Fingerprint函数，从对称性角度出发去加速局域极小值采样效率，从而加速材料的结构预测效率。再接着，我们将GOM原子描述符用于替代传统晶体图神经网络（CGCNN）的原子特征矢（atom feature)，并发现此改进可以大大提高神经网络对晶体性质的预测结果。此法方法已经在Materials Project标准数据库中进行了系统性测试，我们也用此方法对非标准复杂Si-Ge体系进行了预测。最后，我将介绍一下我们基于生成式模型的全新高通量阶梯式筛选流的最新工作成果。

嘉宾简介

　　陶硕，前北卡罗来纳州州立大学夏洛特分校，机械工程系，博士后研究员，博士毕业于罗格斯新泽西州立大学纽瓦克分校。长期从事常压、高压下材料结构预测与物质性质理论研究，体系包括复杂硅基化合物，碱金属/碱土金属电子化合物，稀土金属-过渡态金属磁性材料。主要专注于研究晶体结构、局域原子环境与材料物质性质的“构-效”关系，重点关注材料的热力学和动力学性质。

举办单位：

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物质模拟方法与软件教育部重点实验室