报告题目：大原子模型和材料设计
报告人：王涵（北京应用物理与计算数学研究所）
时间：2025年1月2日14:00
地点：田家炳楼南205
邀请人：王金兰
摘要：本报告从原子体系的第一性原理建模出发，探讨了大原子模型（Large Atomic Model, LAM）的内在逻辑基础。在回顾几种通用型机器学习模型后，报告提出了大原子模型的一个可能实现——DPA-2 。报告特别强调了DPA-2采用的多任务训练方法，这对于提高其泛化能力至关重要。在材料设计和发现任务中，大原子模型不仅可以作为通用势函数模型使用，还能应用于高通量构型搜索和构效关系预测。与传统的机器学习模型相比，大原子模型在精度、数据效率和泛化能力方面表现出显著优势。最后，作为大原子模型的一个应用案例，我们将介绍其在三组元富氢超导材料设计中的实际应用。
报告人简介：王涵，北京应用物理与计算数学研究所研究员，博士生导师。2011年毕业于北京大学数学科学学院，获得理学博士学位；2011至2014年于柏林自由大学数学与计算机学院从事博士后研究。2014年加入北京应用物理与计算数学研究所。主要研究兴趣为多尺度建模与计算方法。曾获得2020年戈登·贝尔奖，2024年国际基础科学大会前沿科学奖。