题目：SISSO机器学习

报告人:欧阳润海 副研究员（上海大学）

时间：2021年5月9日（周日）上午10:50-11:30

地点：南京航空航天大学明故宫校区A9号楼506会议室

主办单位：机械结构力学及控制国家重点实验室、航空学院、微纳系统力学学部、科协

报告内容摘要：

 随着机器学习在材料、化学和物理等科学研究领域应用的深入，人们逐渐认识到机器学习模型除了准确的预测能力外还应该具备良好的可解释性以帮助理解科学现象背后的作用机制。在这方面，近期开发的基于符合回归和压缩感知原理的以寻找准确而透明模型（简洁数学表达式）为目的的机器学习方法SISSO[1]已经获得国际学术同行的关注和应用。本报告将首先介绍可解释机器学习基本概念，然后详细展开介绍近期开发的SISSO机器学习方法，包括SISSO方法基本概念、工作流程、关键要素、应用案例及近期拓展。SISSO方法的开源程序发布及时常更新于github网站 ,部分应用案例可参考

报告人简介：

 欧阳润海博士，上海大学材料基因组工程研究院特聘副研究员。欧阳博士于2013年博士毕业于中科院大连化学物理研究所理论催化课题组。于2013-2019年间先后在澳大利亚悉尼大学，美国加州大学河滨分校，及德国马普FHI研究所从事博士后研究，并于2019年加入上海大学。欧阳博士课题组目前的研究兴趣主要包括基于SISSO机器学习的方法开发、多相催化材料设计、及材料构效关系的探索。

[1] R. Ouyang, S. Curtarolo, E. Ahmetcik, M. Scheffler, and L. M. Ghiringhelli, Phys. Rev. Mater. 2, 083802 (2018).