2022年12月8日下午，德国马克思普朗克研究所饶梓元博士应邀为我校师生作题为“基于机器学习的高熵因瓦合金设计”的线上学术报告。会议由国际前沿科学研究院副院长张助华教授主持，前沿院、航空学院、物理学院师生参加了此次学术活动。

会议伊始，张助华教授首先对饶梓元博士表示热烈欢迎，并简单介绍了饶博士的学术背景、研究方向和科研成果。饶梓元博士主要研究高熵合金开发与设计方面，取得了许多高质量的研究成果，发表在Science, Nature Communication, Advanced Materials, Advanced Functional Materials, Materials Today, Acta Materialia, Corrosion Science等期刊上。

随后，饶梓元博士介绍到高熵合金是由多种主要元素组成的固溶体，能够达到其他合金无法达到的成分和性能范围。但由于热力学合金的设计规则往往无法在高维成分空间中发挥作用，故而发现具有优异特性的合金往往依赖于随机实验。针对上述问题，饶梓元博士提出了一种主动学习的机器学习策略，能够基于非常稀疏的数据点，在几乎无限的成分空间中加速高熵因瓦合金的设计。该方法将机器学习与密度泛函理论、热力学计算和实验相结合形成一个闭环工作。在对数百万种可能成分中的十七种新合金进行加工和表征后，确定了两种具有极低热稳定性的高熵因瓦合金。饶梓元博士相信基于机器学习的方法是快速发现具有最佳热磁和电性能的高熵合金的合适途径，能为高熵合金的开发和设计拓展新的发展空间。

饶梓元博士的报告激起了师生们的浓厚兴趣，在最后的交流互动环节中，师生们就高熵合金开发、机器学习、新合金性能等方面的科学问题踊跃提问，并展开深入交流讨论。张助华教授对饶梓元博士的工作表示充分肯定，他提到前沿院师生们要学习饶博士的科研精神和学术思维，刻苦拼搏，深入钻研，努力产出更多高质量、有影响力的研究成果。

报告人简介：

  饶梓元博士：现为德国马克思普朗克研究所三维原子探针(APT)组博士后兼任课题负责人。

  主要研究方向:（1）高熵合金的开发与设计（高熵因瓦合金，高熵软磁材料，高熵硬磁材料等）。（2）基于机器学习的金属材料设计，主要算法包括生成模型，集成学习，反向设计等，应用领域包括钢，高熵合金，磁性材料等。（3）基于机器学习的三维原子探针APT数据分析，主要算法为一维，二维和三维卷积神经网络，解决三维原子探针数据的成分和结构分析以及降噪等问题。本科就读于北京科技大学，硕士就读于北京科技大学新金属材料国家重点实验室，博士就读于德国马克思普朗克钢铁研究所，并取得了德国亚琛工业大学的博士学位，导师为著名材料学家，德国国家科学院院士兼任马普钢铁所所长Dierk Raabe 教授以及高熵合金专家李志明教授。自主设计并完善的高熵因瓦合金在室温时具有极低的热膨胀系数，以及优异的综合性能，比如力学性能，抗腐蚀性能等，应用领域包括精密航空航空材料及液化天然气船的储氢罐等。提出的基于机器学习的合金材料设计框架结构具有高效性和普适性，能够应用在不同材料和性能的设计上，相关成果在顶级期刊Science上发表，并在封面点亮，同期中科院金属所研究员发表另一篇Science文章对本工作做出点评和展望，给与了极高评价。主持并参加了德国，欧盟等多个研究课题，博士期间的研究成果被国内外十余家媒体包括瑞典国家电视台专访报道。相关工作发表在Science, Nature Communication, Advanced Materials, Advanced Functional Materials, Materials Today, Acta Materialia, Corrosion Science 等期刊上。

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