2015年6月17日（周三）下午16:00, 量子物質科學協同創新中心 & 物理系seminar：

報告題目：新材料的計算發現：材料基因組計劃在能源和拓撲材料領域的應用報告人：嚴琪閩 (Molecular Foundry, Lawrence Berkeley National Laboratory & Dept Physics, UC Berkeley) 報告時間： 2015-6-17 16:00 報告地點：理科樓三樓報告廳（C302）摘要：此次報告将簡略介紹材料基因組計劃（Materials Genome Initiative）在美國的發展，特别是高通量計算（high-throughput computation）和大數據（big data）技術的結合在不同的功能材料特别是能源和拓撲材料領域的應用。報告将以光催化材料的篩選和預測為例，介紹這套方法在材料發現和推廣過程中的作用。在這個方向上，我們發展了一套基于第一原理計算和數據的新材料發現方法，用以尋找小帶隙并具有合适光解水的能帶邊緣的過渡金屬氧化物。基于材料計劃(Materials Project) 的現有框架，通過使用一套新的廣泛适用的高通量自動化計算流程，我們實現了固體和表面電子結構的第一原理計算自動化。我們發現，通過高通量計算提供的海量數據與機器學習（Machine Learning）技術的結合，僅利用密度泛函水平的計算結果便可以很好的預測更高階的雜化泛函理論計算得到的半導體帶隙大小。這一發現大大加速了我們的材料篩選過程。我們使用這套發現方法成功确定了若幹在光照溶液環境中穩定的光催化劑。其中兩種材料已被加州理工學院人工光合作用中心的實驗合作者成功合成，其實驗數據與我們的理論預測非常吻合。我們的研究發現了這些材料的若幹共性和規律，這為繼續尋找新的光催化材料提供了理論設計的方向。報告還将簡要介紹我們使用高通量材料搜索方法在拓撲材料領域的早期工作和前景展望。