报告人：林子敬教授，中国科学技术大学

邀请人：田晓庆教授

时 间：2026年4月15日（周三）下午15：00 - 16：00

地 点：粤海校区致原楼1007

摘要：

结构搜索是现代材料设计的核心，其效率与可靠性的提高具有重要意义，并可借助机器学习而实现。本报告介绍一种基于图深度学习的势能面低能区域探索器（LoreX）。相比常见方法需要评估数千甚至上万种结构，LoreX仅需约100个样本，就能快速定位目标结构。LoreX的准确性与效率双重优势不仅在多种常规典型化合物上得到验证，而且被成功应用于挑战性难题。例如，LoreX成功识别出多种硼同素异形体低能结构，也为CuIn₅Se₈有序空位化合物稳定构型之谜提供了答案。LoreX预测出的BC4单层结构，被发现是具有超高容量的锂钠离子电池候选材料。结合基于基元反应过程的甲烷水重整速率方程，我们的机器学习方法预测出了多种抗积碳的的甲烷水重整催化剂材料，有材料已得到实验的完美验证。

报告人简介：

林子敬教授, 中国科学技术大学二级教授，博士生导师,1983年毕业于浙江大学物理系，1989年获中国科学技术大学博士。随后分别在中国科学院半导体研究所、德国克劳斯塔尔工业大学、尤利希研究中心、加拿大布伦瑞克大学做研究助理和博士后研究。1994和1997年先后任美国太平洋西北国家实验室Research Scientist和Senior Scientist。2000年入选中国科学院百人计划，任中国科学技术大学教授至今。

主要致力于物理理论与计算及其在化学、材料、能源与生命科学领域的应用研究。发表研究论文180余篇，参与编写多个科学计算软件，获国内外发明专利八项，登记中国软件著作权十一项。

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