News
上海人工智能实验室青年科学家郝红霞来访交流
2025年9月4日，上海人工智能实验室青年科学家郝红霞来访并做了关于“AI驱动的材料科学新范式：从通用原子模拟到逆向生成式设计”报告。本次报告会在苏州高研院唯真楼4层会议室举行，由中国科学技术大学钟志诚教授主持，人工智能学院师生共计20余人参加报告会。会中，科大师生与郝博士进行了深入交流与探讨。
报告摘要
功能性无机材料的设计是推动能源存储、半导体和催化等领域技术进步的核心驱动力。然而，传统的材料研发依赖于实验试错和计算成本高昂的第一性原理计算，极大地限制了探索广阔化学空间的效率和范围。为了应对这一挑战，我们开发了一套由深度学习驱动的基础模型，旨在构建一个从预测到创造的材料科学研究新范式。本次报告将首先介绍 MatterSim，一个跨元素、温度(0 至5000 K)和压力（高至1000GPa）的通用深度学习原子级别模型。该模型精确预测材料的基态结构、能量学以及在真实热力学条件下的动态行为，位居同类最优模型行列。我将展示如何应用MatterSim进行大规模高通量筛选，在一项对超过五十万种晶体结构的热导率的系统性探索中，我们不仅确认了金刚石在搜索空间内的热导率上限，还发现了超过20种热导性能超越硅的新型材料，展示出利用AI发现变革新材料的潜力。进一步我将介绍 MatterGen，一个用于无机材料“逆向设计”的扩散生成模型。与以往的生成模型相比，MatterGen在生成稳定、独特且全新（SUN）的晶体结构方面取得了突破性进展，成功率提升了一倍以上。更重要的是，通过对预训练模型进行微调，MatterGen能够根据用户指定的化学成分、对称性、以及机械、电子和磁学性质等多维约束条件，定向生成满足要求的全新材料。作为概念验证，我们成功地合成了一种由MatterGen设计的材料，并实验测量其性质，结果与我们的设计目标高度吻-合（误差在20%以内）。