2023年5月26日下午，應我院傅邱雲教授邀請，中國科學院上海矽酸鹽研究所劉志甫研究員做客“喻園•育芯”講壇。給我院師生帶來題為《機器學習輔助微波介質陶瓷材料研究》的相關報告。學院張光祖副院長、董文副教授等參加了此次交流會。
劉志甫研究員首先介紹了機器學習在輔助材料設計方面的用途，機器學習可用于預測材料性能，預測擴展現有數據庫，通過預測性能輔助新材料發現和設計等方向。接着劉志甫研究員介紹了近期課題組取得的一系列成果。通過機器學習進行介電常數預測和構效關系探讨，提取特征量，并訓練機器學習模型，得到有效可靠的模型後使用模型預測低介材料可能的化學組成并進行合成。最終發現了數種具有低介電性能的新材料并實現了制備。模型預測介電性能相比于傳統的克莫方程更接近實驗值，進一步證明了模型的可靠性。在此基礎上進一步提取特征量，總結了介電常數的構效關系，提出了改進公式。在這之後，劉志甫研究院還介紹了課題組在離子介電極化率數據庫的優化與拓展方面取得的成果。利用機器學習方法，在Shannon離子極化率數據庫的基礎上考慮了同一離子的不同配位數和價态，預測計算了更多更準确的離子介電極化率的本征值并建立了開源數據庫（qincas.gitee.io/idp-ml）。在提問環節，劉志甫研究員與在場老師和同學們就機器學習輔助材料研究的前景和可能性進行了深入的交流和探讨。
通過此次講座，讓同學們對機器學習輔助材料研究有了更進一步的了解。數據驅動的新材料研究被認為是材料研究的新範式，劉志甫研究員介紹的機器學習方法為同學們設計和研究新材料有很大的指導性意義，機器學習輔助材料性能預測和工藝尋優為多種新材料的研究和設計帶來了新思路。
報告人介紹：
劉志甫，博士，研究員，博士研究生導師，中國科學院上海矽酸鹽研究所無源集成器件與材料課題組組長，信息功能材料與器件研究中心副主任，上海矽酸鹽研究所學術委員會委員，上海市優秀學術帶頭人。主要研究領域：先進介質陶瓷材料與元器件、無源器件集成新技術探索、數據驅動的信息功能陶瓷材料研究等。
作為負責人先後承擔了國家重點研發計劃課題、科技部“863”課題、“973”項目子課題、國家自然科學基金項目、企業合作項目等科研項目20餘項。發表科研論文130餘篇，已申請國内外發明專利40餘項，授權30餘項。兼任中國電子學會元件分會技術委員會委員、中國物理學會電介質物理分會專業委員會青年委員、中國儀表學會電子元器件關鍵材料與技術專委會常務委員、中國矽酸鹽學特陶分會理事、Journal of Advanced Dielectrics期刊編委。
