题目:基于人工智能的新材料的研发与创新
主讲嘉宾:刘兴军 教授 (哈尔滨工业大学(深圳)材料基因与大数据研究院)
时间:2021年1月4日 下午15:00-17:00
地点:腾讯会议(会议号:390 438 245)
报告简介:
机器学习作为人工智能领域的一个重要分支,已经在网络搜索、金融、医学等多个领域得到了广泛的应用。近年来,利用机器学习方法辅助设计新材料越来越受到重视。机器学习作为一种查找高维数据模式的有力工具,采用特定算法,通过模拟材料属性和相关因素之间的线性或非线性关系来学习经验数据,其算法可分为两大类:监督学习和非监督学习。近年来,机器学习和大数据技术解决了材料特性与复杂物理因素之间关系建模的难题,已经成功应用于材料领域。开发满足更高效率航空发动机的需求是国内外学术界和产业应用领域共同关注的焦点。
新型钴基高温合金作为下一代航空发动机的候选材料之一,具有极其重要的应用前景。基于监督学习的分类模型判断强化相和杂相的存在性,在存在强化相和不存在杂相的前提下,采用监督学习的回归模型预测γ'相的固溶温度和力学性能,并评估特征的权重,最后经过实验验证以保证预测结果的准确性。基于机器学习的结果,成功开发出多个体系的新型钴基高温合金。
主讲嘉宾简介:
刘兴军,现任哈尔滨工业大学(深圳)教授,厦门大学讲座教授,哈尔滨工业大学(深圳)材料基因与大数据研究院院长,国家杰出青年科学基金获得者,深圳市国家级领军人才。1998年获得日本东北大学工学博士学位,1998年至2000年任日本通商产业省重点项目主查、首席研究员,2000年至2004年任日本东北大学副教授,2007至2017年任厦门大学材料学院院长。现在为国家新材料产业发展战略咨询委员会委员、中国空间科学学会空间材料委员会副主任、中国物理学会相图专业委员会副主任、中国材料研究学会常务理事、福建省金属学会副理事长、厦门市新材料产业协会名誉会长、《中国材料进展》、《中国有色金属学报》刊物的编委。主要研究方向:高温合金、材料设计理论、材料基因工程、金属材料、复合材料、电子封装材料和氢能材料及燃料电池等。在Science,Nature Comm., Phys. Rev. Lett, PNAS, Small, Acta Mater.等学术刊物上发表论文近350篇,论文被引用5000余次,获得授权国家发明专利51项。并获得国内外、省部级学会奖励十余项。
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