2024年6月7日，南京大学物理学院、固体微结构物理国家重点实验室孙建教授受邀在海韵校区物理楼552报告厅作了主题为“Machine learning based materials simulations and its applications in interdisciplinary fields”的“萨本栋讲坛”系列讲座第170讲。本次讲坛由厦门大学物理科学与技术学院副院长吴顺情教授主持。

吴顺情教授主持

孙建教授在报告中首先讲述了团队开发以及共同开发的基于机器学习驱动的材料模拟方法，包括机器学习和图论辅助晶体结构预测方法 (MAGUS)、基于机器学习分子动力学方法GPUMD 以及高阶张量按摩传递原子间势 (HotPP)。此外，孙教授也展示了团队在应用这些方法预测不同研究领域的新化合物方面取得的一些最新进展，包括行星矿物和功能材料，包括超硬、高能量密度和超导材料等。最后，孙教授简单介绍了团队近期在行星物质及其在极端条件下的新物态方面完成了一系列工作。

孙建教授报告现场

报告结束后，与会的老师和同学们积极提出了各种问题，孙建教授与大家进行了热烈的讨论和交流。

主讲人简介：

孙建，南京大学物理学院和固体微结构物理国家重点实验室教授，国家杰出青年科学基金获得者（2021）。研究方向为：计算凝聚态与高压物理、材料设计、行星深部物质等。发展了若干计算模拟新方法，包括晶体结构预测新方法（MAGUS）、机器学习力场（HotPP）和机器学习分子动力学软件（GPUMD）；预言了多个新材料，若干被实验证实；预言了若干系统在高温高压下的超离子态、塑晶态等新奇物态。已发表学术论文120余篇，以第一或通讯作者在重要期刊（Nat. Phys./Nat. Commun. /PRL/PRX/PNAS/JACS）发表论文20余篇。曾获2011年中国国家自然科学二等奖（第五完成人）、2013年“国家海外高层次青年人才”、2014年国际高压领域青年科学家奖（Valkenburg奖）。担任高压物理、计算材料学、高压化学等专委会委员、《物理学进展》副主编、MRE和《高压物理学报》编委。