摘要：

机器学习势函数在量子力学和经验力场之间架起了一座桥梁，既保持了量子力学的高精度，又具备经验力场的高效率，正在推动计算材料科学原子模拟的范式变革。在本报告中，我将首先回顾机器学习势函数的发展过程，随后重点介绍我们围绕矩张量机器学习势模型的优化工作，在保持相同精度的前提下，计算效率提升近一个数量级。此外，我还将介绍一种高效构建超越密度泛函理论精度机器学习势函数的 “动态主动学习+Δ机器学习”方法。最后，我将展示该模型在解决固-固相变机理和表面科学长期争议问题中的成功应用。

报告人简介：

刘培涛，金属研究所研究员，博士生导师。聚焦材料电子结构计算与原子模拟方法开发与应用研究。开发了低标度G0W0、完全自洽scGW方法、GW+DMFT方法、非线性LSDA+U模型、动态主动学习+Δ-机器学习、精度与效率兼顾的矩张量机器学习势模型等诸多计算方法，部分方法在VASP软件中发布，获得同行应用。目前在Nature (实验合作)、Nat. Commun.、PRL、PRB等期刊发表论文80余篇（第一/通讯35篇）。入选沈阳市领军人才，主持国家自然科学基金优秀青年科学基金、中科院先导专项课题、辽宁省重大项目课题等8项项目。

地点：M236

邀请人：任新国（82649603）