软物质遇见机器学习

报告题目：软物质遇见机器学习

报告人：蒋滢  北京航空航天大学化学学院研究院

报告时间：2023年4月3日 上午 09：30—11：30

报告地点：物理科技楼245室

报告摘要：

软物质的研究范畴非常广泛，涵盖聚合物、胶体、液晶、凝胶等。体系中的“熵-焓”竞争导致其在介观尺度的微结构异常复杂，其微纳尺度结构与材料的宏观性能紧密相关，因此，如何有效的精确识别材料的微结构，进而研究微结构转变的物理条件与规律，对于软物质功能材料的设计和加工至关重要。我们利用机器学习方法，针对软物质体系微结构形成的平衡态性质和非平衡态动力学行为，提出了一些研究策略，并发展了相应的研究方法。我们将以四个典型的软物质体系为研究对象，分别展开讨论：1. 颗粒体系的玻璃化转变；2. 聚合物体系相分离的演化动力学；3. 微纳结构设计调控超疏水表面的粘附性；4. 聚合物微结构的反向设计。对比于相应的传统研究方法，我们发现：由机器学习构建的模型，在诸多方面都表现出令人惊喜的优异表现。不仅可以精准提取平衡态与非平衡态相变的物理性质，而且，可以大大加速体系的动力学演化的求解过程，同时，可以有效的指导微纳表面功能材料的结构设计，此外，还可以加速软物质功能材料的反向设计。由这些研究所取得的初步成果，我们发现，机器学习方法可以为软物质领域的研究带来全新的视角，或将成为具有变革性的全新的研究范式，不但可以加深对体系物理机制的理解，而且，可望实现精确的定量预测，最终实现从物理机制揭示，到实验可控制备的目标。

报告人简介：

蒋滢，现为北京航空航天大学研究员，国家优秀青年科学基金获得者（2016）。2006年于中国科学技术大学高分子科学与工程系高分子物理与化学专业获博士学位。2006-2007年在美国科罗拉多州立大学生物与化工系从事博士后研究工作。2007-2009年在中国科学技术大学高分子科学与工程系从事博士后研究工作。2009-2013年在加拿大滑铁卢大学天文与应用物理系生物物理专业攻读博士，学业结束即获得博士学位。作为项目负责人承担了国家自然科学基金优秀青年基金、国家基金面上项目、国家基金青年项目、北航青年拔尖人才项目、北航卓越百人人才计划等科研项目。在Phys. Rev. Lett. , Advanced Materials, Macromolecules, Soft Matter, J. Chem. Phys., Phys. Rev. E等国际学术期刊上发表SCI收录论文50余篇。