学术讲座
报告题目：物智驱动的激发态载流子动力学
报告时间：2026-04-24 10:00
报告人： 褚维斌 研究员
复旦大学
报告地点：卢嘉锡楼202报告厅
转播地点：翔安校区能源材料大楼3号楼会议室3，漳州校区生化主楼307教室
报告摘要：
激发态载流子的产生、分离、迁移、弛豫与复合过程，从根本上决定了光电转化、光催化、发光探测及量子器件等前沿技术的核心性能，是能源与信息领域亟待深入理解和精准调控的关键科学问题。然而，传统第一性原理计算主要建立在静态、基态和平衡态框架之上，难以回答材料在光、电、热等激发后如何发生动态演化这一更为关键的问题。实时含时密度泛函理论与非绝热分子动力学虽为研究激发态载流子动力学提供了有力工具，但实际凝聚态材料因周期边界、连续能带、复杂缺陷与界面环境及大尺度自由度等特征，使得相关模拟长期面临“算不准、算不全、算不大”的瓶颈，计算成本较基态方法高出数个量级。近年来，以深度学习为代表的人工智能技术凭借其从海量数据中挖掘隐含物理关联的卓越能力，为突破上述瓶颈提供了全新路径。通过将机器学习与非绝热分子动力学方法深度融合，有望在激发态载流子动力学模拟的尺度、精度和效率三方面实现协同突破。本报告将系统阐述机器学习赋能计算物质科学的最新进展，涵盖势函数构建、电子结构计算及非平衡动力学模拟等方面。特别地，我将介绍我们开发的嵌入物质科学规律的图神经网络非绝热分子动力学模拟框架N²AMD，该框架在统一框架下保持电子结构描述、非绝热跃迁与电子—核耦合演化的量子力学自洽性，实现了大尺度杂化泛函精度的非绝热分子动力学模拟，不仅大幅提升了模拟效率与精度，更为推动激发态动力学研究从“小体系、近似处理”迈向“实际材料、高精度、多尺度”提供了新方法。
报告人简介：
褚维斌，复旦大学计算物质科学研究所青年研究员。2012 年于中国人民大学获学士学位，2018 年于中国科学技术大学获凝聚态物理博士学位。2018-2022年在美国南加州大学从事博士后研究。2022年起回国工作，入选国家海外青年高层次人才计划、上海市高层次人才计划。主要研究方向聚焦计算物质科学前沿领域：1）发展基于第一性原理的激发态动力学计算方法与软件；2）开发人工智能驱动的计算物理新方法与智能化科学计算平台。迄今发表50余篇论文，其中以第一/通讯作者身份在Sci. Adv., Nat. Commun., PNAS, JACS, Angew. Chem. 等杂志上共发表20余篇论文。主持多项国家自然科学基金和上海市基础研究特区计划等项目。
欢迎老师同学们积极参加!
化学化工学院
表界面化学全国重点实验室
