2019年6月6日-12日，材料学院凝固国家重点实验室材料基因组国际合作研究中心博士后Evgenii Tikhonov应邀赴俄罗斯莫斯科物理技术学院Ivan Kruglov博士课题组交流访问。

Evgenii Tikhonov博士与Ivan Kruglov博士曾共同在Artem Oganov教授实验室开展科学研究工作。本次应邀交流访问主要是讨论如何基于机器学习方法准确和快速地模拟材料的熔点。

当前，准确地评估材料熔点均需要依赖于第一性原理分子动力学模拟，这就意味着在计算代价上非常昂贵。为了节约计算代价，我们提出可以利用机器学习得到待研究材料体系的势函数，并通过势函数来加速模拟材料熔点。基于该种设想，我们前期对一些简单的金属材料体系（如Al等）的熔点进行了模拟。模拟结果表明：该计算方法能够在保证计算精度的同时缩短计算时间。然而，我们一直没有解决如何将该策略拓宽到二元及多元材料体系。

本次交流，经过讨论我们选用了机器学习领域最新提出的一种可以针对多元体系的算法，并对ZrC和HfC材料的熔点进行了模拟。与实验熔点数据进行对比，我们发现针对这两种材料体系的计算误差均在15%以内，但是计算时间却缩短到1-2天。在访问期间，我主要将该方法实现代码化及自动化，目前正在对程序进行进一步测试。

鉴于良好的合作关系，我已邀请Ivan Kruglov博士共同申请科研项目及访问我校并做报告。预计Ivan Kruglov博士明年夏天会到访我校。

Ivan Kruglov博士简介：

Ivan Kruglov，博士，莫斯科物理技术学院计算材料与设计实验室常务副主任。2018年博士毕业于莫斯科物理技术学院。目前，以第一/共一作者身份已在Science Advances、PRB、Scientific Reports等杂志发表论文多篇。