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报告摘要
近年来，AI被广泛应用于材料发现领域。AI赋能材料研究范式逐渐从面向通用势能函数、材料性质等任务的预测式模型，进入到以扩散模型为代表的材料生成式方法，再到最近利用大模型智能体实现材料多阶段决策过程的智能体式研究范式。本报告将以晶体材料为例，介绍团队在这些急速变化的研究范式下，如何利用和开发新型AI工具赋能材料发现。

报告人简介
黄文炳，中国人民大学高瓴人工智能学院副教授，国家高层次青年人才、北京科技新星、北京智源青年学者。中国人民大学智慧治理学院兼职博导、中关村人工智能学院兼职导师、中国人工智能学会组织工作委员会副秘书长。曾任职于清华大学与腾讯公司。主要研究几何深度学习、空间智能、具身智能体等，并探索AI在医疗健康、能源材料等交叉领域的应用。主持国家级与企业合作项目10多项。在Nature Communications、Nature Biomedical Engineering等期刊，以及人工智能领域顶级会议上发表论文80余篇，谷歌学术引用1万多次，获ICLR 2023 杰出论文提名奖。自2022年起，连续多年入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家年度榜单。担任NeurIPS、ICML、ICLR等会议领域主席，国际机器学习汇刊TMLR执行编辑，Nature Machine Intelligence、Nature Communications等期刊审稿人。

邀请人：翁红明  研究员

联系人：于乐乐 yulele@iphy.ac.cn