高峻峰，国家级青年人才，大连理工大学物理学院教授/博导，中白学院副院长，物理学院学术委员会成员，中国材料学会计算材料分会委员。理论模拟和实验结合研究低维材料界面的生长、重构、非线性光学、激光改姓和损伤、纳米酶和纳米团簇催化。在国际知名期刊 Nature Synthesis、Nature Comm、J. Am. Chem. Soc.、Nano Lett、Angew. Chem. Int. Ed.、Adv. Mater., Adv Ene Mater、Adv. Funct. Mater、Small 等发表 SCI 论文 130 余篇，H 因子 40。获得省部级科学技术成果奖二等奖 3 次，教学成果奖二等奖 1 次。成果多次被 Phys.Org、Nanowerk 等国际科技媒体报道。担任SCI期刊Journal of Electronic Material 副主编（associate editor）和Frontiers in Physics副主编（associate editor）， Smartmat 青年编委。

报告简介：

团簇是原子到晶体的中间体，准确理解其复杂的结构和能量演化，对原子团簇的构造和材料的生长控制具有重要意义。然而，晶体成核中团簇尺寸小、异构体多、转变时间快，实验难以观察结构。团簇生长存在复杂键合以及频繁的成键和断键过程，经典MD描述不准确。我们采用量化计算，系统地研究了表面团簇的吸附结构和能量，在量化计算小尺寸数据集基础上，我们进一步训练了图神经网络机器学习力场，该力场高度保留了密度泛函理论（DFT）的精度，但能成功模拟大体系动力学稳定性和生长微观行为。采用DFT和机器学习力场分子动力学，我们对材料生长、结构和重构进行了长期系统的模拟，提出了多种材料的生长机理，很多结果得到实验验证，为DFT和机器学习力场用于材料生长和结构模拟展示了一个范式。同时，我们从DFT结果出发发展了二次谐波（SHG）和体光伏（BPVE）计算程序，并搭建了连续调谐飞秒激光时空分辨系统，理论和实验研究SHG等非线性光学效应，设计其在光探测、光计算、能源方面的应用。