3/16(一)專題演講公告

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上層分類：系所公告

分類：演講

建立於 2020-03-09, 週一 16:16

最近更新於 2020-03-16, 週一 13:22

發佈於：2020-03-09, 週一 16:18

點擊數：1868

演 講 者：包淳偉   教授

演講題目：小原子與大數據   - 機器學習在原子尺度模擬中的應用與挑戰

演講人：包淳偉   教授

服務單位：中央研究院應用科學研究中心

演講題目：小原子與大數據   - 機器學習在原子尺度模擬中的應用與挑戰

演講時間：109年3月16日(星期一)早上10點20分

演講地點：工綜館203國際演講廳

個人學歷：

美國普林斯頓大學 / 機械與航太系 / 博士

國立臺灣大學 / 應用力學研究所 / 碩士

國立清華大學 / 動力機械工程學系 / 學士

個人經歷：

國立交通大學 / 光電工程學系 / 合聘教授

國立東華大學 / 材料科學與工程學系 / 合聘教授

中央研究院 / 應用科學研究中心 / 研究員

中央研究院 / 應用科學研究中心 / 副研究員

中央研究院 / 應用科學研究中心 / 助研究員

美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室 / 博士後

演講摘要：

Machine learning has drawn significant amount of attentions around the world because of their capability of building predictive models that are difficult to be extracted solely by human brains. In this talk, I will talk about application of machine learning models on atomistic simulation of complex material systems. I will briefly introduce the machine-learning-enabled energy predictors, and show their applications in complex perovskite materials and novel complex earth-abundant solar cell materials. I will demonstrate that the machine-learning-enabled models offer tens of thousand times computational speedup relative to first-principle calculations, and will also discuss the drawback of these models.