（通讯员 赵英鹤）2023年3月29日下午，在先进制造工程大楼西楼A308报告厅举行了实验室第460期“杰出学者讲坛”，本期主讲人为东南大学物理学院王金兰教授，报告题目“基于机器学习算法的新型功能材料高效筛选”。翟天佑教授主持了报告，李渊、吴梦昊、赵英鹤、周兴和刘开朗等老师参加了该报告。

 王金兰，东南大学物理学院首席教授，国家杰出青年获得者，国务院政府特殊津贴专家，英国皇家化学会会士。长期从事新材料的多尺度模拟与理论设计工作，在新材料的生长与物性调控、机器学习预测新材料等方面取得了重要进展。在Nature、 Nature Nanotechnology、Nature Communication等有影响力的学术期刊上发表论文300余篇，引用18000多次，Elsevier中国高被引学者。担任Nanoscale副主编、Nanoscale Horizons科学编辑、Journal of the Physical Chemistry Letters等多个期刊编委。

功能材料的研发是工业创新的基石，如何按需高效构筑材料一直是科学研究的热点与难点，尤其是面对成千上万的候选材料。传统的材料开发模式通常为试错法，这种方法耗时良久，且对于一些成因复杂的特性往往难以成功。在上述背景下，机器学习（machine learning）技术被引入到材料设计和材料数据库的构建中来，高效的计算和筛选效率使得机器学习技术成为材料设计的理想“助推器”。 围绕这一科学问题和挑战，王老师从以下三个方面介绍了其团队的近几年研究成果：机器学习在钙钛矿材料、二维铁磁材料及催化方面的应用，并且详细分享了在数据搜集和筛选方面，算法的选择、搭建和优化方面的过程，并探讨了机器学习用于新材料高效筛选与设计中面临的挑战。

王老师的报告引起了在场老师和同学的强烈兴趣。老师和同学们就机器学习如何应用于探究材料在反应中的结构变化，理解材料形貌和催化性能之间的关联，二维磁性材料预测以及关于机器学习所需要的具体数据量等问题进行了提问，王老师逐一细致地进行了阐述与解答，并和大家分享了一些关于对机器学习在未来发展的一些看法。通过本次交流探讨，老师和同学们拓展了知识面和在科研中解决问题的思路，对人工智能在材料中的应用产生了浓厚兴趣，表示从此次报告获益匪浅。