2023年7月10日，北京理工大学深圳汽车研究院、固态电池技术研究部邀请到上海交通大学姚振鹏教授来到实验室参观。

  参观完毕后，姚教授于下午四点在报告厅进行了基于人工智能和机器学习的材料加速探索方面的学术报告，此外还解答了学生的相关问题。

  人类科技发展的诸多方面，从能源采集与存储（例如高效光伏电池）、交通运输（例如轻质结构合金）、到生物医学（例如药物研发），都与新材料/化合物的发现密切相关。随着研究的不断深入，诸多相关材料/化合物的设计进入到高维成分空间（例如框架材料、高熵结构合金、高熵氧化物电池电极）。其中海量的潜在化合物使传统的基于试错方法的实验与计算研究手段面临极大挑战，同时呼唤对未知化学空间的更有效率的探索方法。姚教授的报告将首先概述化学信息学、多尺度仿真、机器学习和自主实验室技术如何加速材料设计过程，并在领域内率先提出一组可以用于准确评价不同材料加速开发方法的关键性能指标：Acc(X)eleration Performance Indicators (XPIs)。本次报告将用两个例子展示加速的材料设计过程：基于超分子变分自动编码器的纳米多孔材料自主设计平台与基于高斯过程的复杂成分钠离子正极材料开发平台。

  报告中的例子，详细讲述了在探索新材料的过程中如何应用机器学习来减少时间成本。从做实验、获取实验数据，到通过一定数量的数据，构建数据库，再到模型的搭建以及基于模型与数据进行新材料结构的预测。姚教授的报告给予了课题组成员很大的启发。

  报告之后，在交流环节，姚教授针对课题组成员的提问，详细的进行了解答，并以他的视角给出了在电池研发上如何应用机器学习的一些建议。

  通过这次学术交流，课题组成员受到了很大的启发，能够更加深入的思考电池研究与机器学习等的关系。

                                                                                                             姚振鹏教授介绍

姚振鹏，博士，课题组长(PI)，上海交通大学材料科学与工程学院博导、长聘教轨副教授、海外引进高层次人才。2018年于美国西北大学材料科学与工程系获博士学位。2018年至2021年于哈佛大学化学与化学生物系任博士后副研究员。2021年10月加入上海交通大学材料科学与工程学院，致力于电化学储能、电/热催化、固态离子导体相关研究。迄今为止，以第一/共一/通讯身份已在Science, Nature Reviews Materials, Nature Review Physics, Nature Energy, Nature Sustainability, Nature Machine Intelligence, Nature Communications, Science Advances, JACS, Matter, Chem, Advanced Materials, Angewandte Chemie, Accounts of Chemical Research等杂志国际高水平期刊发表论文六十余篇。长期担任Nature Machine Intelligence, Nature Sustainability, Nature Communications, Science Advances, Joule, Matter, Chemistry of Materials, ACS Applied Materials Interfaces, Journal of Theoretical Chemistry等业内相关顶尖杂志审稿人。