Center for the Physics of Materials and Department of Physics, McGill University, Montreal Canada

Abstract:

Materials informatics (MI) may be considered the 4th paradigm of scientific inquiry, in addition to experimental, theoretical and computational approaches. MI is made possible by the universal access to abundant scientific data, assisted by advances in software and machine learning (ML) to analyze the data. For materials problems with specific designing goals, physics-based indicators (or assumptions) are necessary to help narrowing down the informatics search. In this talk I shall present materials discovery by MI + ML, including 2D ferromagnets, solid state electrolytes, molecules for OLED, and possible high Tc superconductors. We conclude that backed by theory and strong first principles simulation methods, and eventually by experimental verifications, MI + ML is a very efficient approach for materials discovery.

Work in collaboration with Dr. Eric Zhu (NanoacademicTech., Canada), Dr. Yifa Qin (HZWTECH, Shanghai, China), Dr. Zhongli Liu (McGill and Luoyang Normal University, China), Dr. Xianghua Kong (McGill).

Brief bio:

郭鸿博士1976年进入四川师范学院物理系学习. 1981年作为第一批通过李政道教授组织的CUSPEA考试赴美. 1987年在美国University of Pittsburgh 物理系完成理论凝聚态物理学博士学位的学习. 在此期间还获得实验原子物理学硕士和计算机科学系软件工程的硕士学位. 1989年1月到加拿大麦吉尔大学工作，现为麦吉尔大学物理系Distinguished James McGill 讲习教授。

郭鸿教授2004年入选美国物理学会会士 (Fellow of the American Physical Society); 2007年入选加拿大皇家学会科学院院士 (Fellow of Royal Society of Canada，Academy of Sciences). 2004年获得加拿大Killam Fellowship Award, Canadian Council for the Arts、 2006年获得加拿大物理学会Brockhouse奖章 (凝聚态物理学奖)、2009年获得加拿大物理学会CAP-CRM数学物理奖.

郭鸿研究小组目前主要的研究如下：

      电子器件物理、量子输运理论、自旋电子学；
-    基于第一性原理的电子器件仿真模拟、算法和软件开发；
-    超大系统的密度泛函理论、算法和软件开发；
-    基于机器学习的数据挖掘、材料设计；
-    Artificial photosynthesis；
-    各类功能和纳米材料。

报告联系人：吕文刚  博士（82649315）