2021年1月15日下午3時，復旦大學劉智攀教授應邀在實訓樓4405作了題為“機器學習計算模擬新方法及其在化學反應中的應用”的學術報告。本次報告由意昂2安煒教授主持。
長期以來，如何設計高效專一的催化材料一直是物理化學的基本問題。其中對於催化劑的結構以及催化的活性位的表征和深度理解👩🏽🦳，是通向催化劑理性設計的關鍵。從理論化學的角度來說，當前表界面電子結構計算和大規模模擬的瓶頸明顯👩🏿🏭，進展緩慢，納米級別的復雜催化反應體系的計算模擬變得極為困難📍。為了擺脫此困境，進行大規模、長時間材料和催化過程的原子模擬👼，劉智攀課題組近年來發展了基於全局勢能面的機器學習神經網絡勢函數🧻，並結合已有的Stochastic Surface Walking (SSW)全局優化算法、過渡態方法等👨🏽🦱🧎♂️，形成了一個具備較完整功能的大規模原子模擬軟件包LASP,並已形成網頁服務 www.lasphub.com📊。劉智攀教授在報告中著重介紹了他們近期在全局神經網絡勢函數方法發展🙇🏻♂️👩🏿🏭、數據采集、化學反應人工智能預測，以及在ZnCrO合成氣催化轉化、葡萄糖熱解反應的研究進展。報告結束後，劉智攀教授回答了老師和同學們的提問並進行了積極的交流與討論🌝。
劉智攀🪼，復旦大學教授、博導。2003年在英國女皇大學獲得理論化學博士學位🙇🏻♀️，2003-2005在英國劍橋大學從事表面科學理論的博士後研究。主要從事理論計算化學方法發展和表界面化學反應過程的模擬計算。在固液界面溶劑化模型理論、復雜勢能面結構和反應搜尋方法發展🌥、全局神經網絡勢函數構建🚣🏼、多組分復相催化基礎理論等領域，取得了系列重要成果，建立了一套理論催化研究框架，推進了理論催化化學發展。主持科技部重點研發納米科技項目🧈，973課題,國家自然科學基金重點課題等多項國家級項目課題。已經發表SCI收錄論文160余篇🧘🏿♀️，其中J.Am.Chem.Soc 25篇，論文總引用數8500多次。曾獲得教育部長江學者和基金委傑出青年基金資助👨🏽🍳，2020第二屆“科學探索獎”👮🏽♀️，2019年上海市自然科學獎一等獎（第一完成人）🍥，2004年國際化學與應用化學學會（IUPAC）青年化學家獎，2007年中國化學會青年化學獎♾，2008年第四屆上海市青年科技英才，2008年上海市高校特聘教授稱號等👩🏻🏫。 擔任J.Phys. Chem. A/B/C 高級編輯，中國科學化學編委。