题 目：人工智能辅助的分子势能面开发

报告人：余旷　研究员

单 位：字节跳动

时 间：2026/5/25　09:00

地 点：综合楼二层235报告厅

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

附简介：

余旷博士2008年毕业于北京大学化学与分子工程学院，2013年获威斯康星大学麦迪逊分校博士学位。2013-2016年于普林斯顿大学机械与航天工程系从事博士后研究，2016-2018年为美国D. E. Shaw Research公司研究科学家。2018-2025年受聘于清华-伯克利深圳学院、清华大学深圳国际研究生院，任职助理教授、副教授。2025年9月入职字节跳动Seed - AI for Science团队任职计算材料学研究员。主要工作方向为基于人工智能技术的分子力场构建，并在Nature Communications、Physical Review Letters、Journal of American Chemical Society、Journal of Chemical Theory and Computation等SCI期刊上发表论文60余篇。

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

题 目：Automatic Refinement of Force Fields Based on Phase Diagram

报告人：许审镇　研究员

单 位：北京大学

时 间：2026/5/25　10:00

地 点：综合楼二层235报告厅

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

附简介：

个人简介： Dr. Shenzhen Xu is an Assistant Professor from School of Materials Science and Engineering at Peking University. He received his Bachelor degree in physics at Tsinghua University in 2011 and Ph.D. degree in materials science in 2017 from University of Wisconsin – Madison under the supervision of Prof. Dane Morgan, and then worked as a postdoc in Prof. Emily Carter’s group at Princeton University from 2017 – 2020. After joining PKU as an independent investigator, his research group focuses on theoretical methods development for modeling proton-coupled electron transfer in electrocatalysis, and multi-scale simulations of interfacial systems in battery materials.

报告摘要： Parameter optimization is the core step in molecular force field’s development. Automatic refinement of force fields based on experimental measurements of materials’ properties, which is achieved by the Differentiable Molecular Force Field (DMFF) framework, provides us an efficient and practical way to perform this top-down optimization. Here we report our recent development in the automatic refinement workflow based on gas-liquid and solid-liquid phase diagrams under the framework of DMFF, which incorporates efficient enhanced sampling schemes, and our designed differentiable loss function describing the capability of a force field in modeling phases’ coexistence and predicting phase transition point. We employ a Lenard-Jones potential system, a more realistic CO2 system, and a copper solid system to demonstrate the effectiveness of our developed approach, which paves the way for more reliable and efficient simulations in the field of materials’ phase transitions in the future.

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

题 目：复杂分子体系自旋态的电子结构理论与非绝热动力学

报告人：窦文杰　特聘研究员

单 位：西湖大学

时 间：2026/5/25　11:00

地 点：综合楼二层235报告厅

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

附简介：

个人简介：窦文杰于2013年在中国科学技术大学获得物理学学士学位，于2018年在宾夕法尼亚大学获得理论化学博士学位。博士期间，他主要从事表面非绝热动力学理论研究。2018年至2020年，他在加州大学伯克利分校从事博士后研究，致力于多体微扰理论电子结构方法实现。他于2021年1月在西湖大学开展独立研究工作。曾获得2026年ACS OpenEye/Cadence Outstanding Junior Faculty Award， 2025年中国化学会唐敖庆理论化学青年奖，以及2026年WATOC Dirac奖。他的研究兴趣包括非绝热动力学、激发态电子结构以及开放量子系统。目前担任Chemical Reviews期刊的Early Career Advisory Board，CiCC编委，以及中国化学会理论化学青年委员会委员。

报告摘要：复杂体系的电子结构理论与非绝热动力学是理论化学的前沿和挑战，其原因在于当前计算方法的计算标度很高。在报告的第一部分，我将介绍我们新发展的用于计算大体系激发态的随机二阶耦合簇方法（sRI-CC2）。通过使用随机轨道，我们将四指数两电子积分解为随机矩阵相乘的形式，这使得我们可以将计算标度从O(N^5)降低至O(N^3)，从而能够对包含数千个电子的体系计算激发态性质。在报告的第二部分，我将介绍一种开放量子体系的动力学方法——记忆核耦合理论。该方法通过将记忆核进一步分解为一系列线性耦合的辅助核函数，避免了投影动力学的计算，从而给出关联函数的信息。我们应用这一方法研究了分子量子比特中的自旋-声子弛豫过程。数值计算结果成功解释了实验中观察到的新型自旋弛豫现象。