报告题目

材料构效关系符号回归模型和理论

报告人

欧阳润海 副研究员

报告人单位

上海大学

报告时间

2026年1月12日（星期一）10:00

报告地点

物质科研楼一楼会议室

主办单位

精准智能化学全国重点实验室

报告摘要

符号回归是一类重要的可解释机器学习算法，在材料构效关系可解释建模、材料基因挖掘、和物理公式推导等领域具有独特优势。本报告将聚焦于符号回归在材料和化学领域的应用，首先介绍课题组在算法开发和（催化）材料构效关系建模方面的经验和面临的挑战，然后介绍课题组正在开发的新一代符号回归算法。具体地，当前符号回归算法框架无法有效吸纳材料高维结构信息，导致复杂体系构效关系准确度不足。没有准确度就谈不上可解释性。我们符号回归新算法将直接读取材料原子坐标、提供物理约束条件输入窗口、面向周期性固体和有机分子等各种体系，致力于建立“鱼和熊掌”（准确度和可解释性）兼得的材料构效关系模型。

报告人简介

欧阳润海，上海大学副研究员，课题组PI，博士生导师。2013年博士毕业于中国科学院大连化学物理研究所，先后在澳大利亚悉尼大学、美国加州大学河滨分校和德国马普FHI研究所开展博士后研究。目前课题组聚焦于材料机器学习算法开发及其在催化中的应用。主导开发的符号回归算法SISSO (PRMater. 2, 083802, 2018) 被广泛用于材料和化学领域，被引次数1000+；利用SISSO与合作者建立了国际知名的钙钛矿新容忍因子（Sci. Adv. 5, eaav0693, 2019, 被引次数1700+）、金属-载体界面相互作用(Science 386, 915, 2024，被引次数200+)、钙钛矿材料OER活性“基因”(JACS 145, 11457, 2023) 等符号回归模型。