报告题目：AI4M小数据大任务架构与实践
报告人：于 剑 教授
主持人（邀请人）： 沈平
报告时间：4月20日下午14:00-15:30
报告地点：机械材料馆209学术报告厅
主办单位：汽车材料教育部重点实验室，437ccm必赢国际
摘 要：
高超声速导弹、空天飞行器、航空发动机和燃气轮机等重大工程不仅承载着人类的空天梦想，也是国土安全、科技、经济等国家实力的标志。纤维增韧陶瓷基复合材料的抗氧化能力事关空天飞行器的运行安全与寿命。与此同时，核聚变堆壁部金属构件面临着“起绒”、“发泡”等严重的性能退化问题。现阶段，对极端环境材料的服役评价存在实验检测手段缺失和计算仿真维度灾难等巨大困难，面临着难求解、少参数、缺方程、小数据等困境。面对材料科学与工程的小数据现实，本报告将展示一个智能计算材料（AI4M）的小数据大任务理论架构、展示一种现实可行的领域知识导引的小数据挖掘模型与算法、展示一段预测式材料设计物理模型与新材料逆向设计实践，旨在抛砖引玉邀请同行以促进AI4M的深入发展。
报告人简介：
于剑教授，之江实验室高级研究专家。437ccm必赢国际材料科学学士，南京大学凝聚态物理硕士，中国科学院上海技术物理研究所微电子学与固体电子学博士（2002年）。全国百篇优秀博士学位论文作者、德国洪堡学者、日本JSPS特别研究员、教育部新世纪优秀人才、上海市东方学者。长期从事钙钛矿氧化物磁电、压电等铁性功能材料研究，运用数据科学范式建立了钙钛矿氧化物铁性功能材料的物理预测设计模型，发现了钙钛矿型室温铁磁半导体、室温铁磁-铁电多重铁性体、铁电压电陶瓷、窄禁带铁电半导体等系列新材料体系。发表《钙钛矿结构铁性功能材料》专著一本（2022/03）、主编沪版普通高中通用技术课程《工程设计基础》教材一册（2022/07）。现从事材料的智算设计与服役评价算法研究和新材料开发。
