重要研究方向
机器学习驱动的量子力学
与密度泛函模型研究
开发以周期性密度泛函理论计算软件为代表的一系列人工智能辅助增强电子结构算法
计算辅助材料设计及
数据库/模型库研发
聚焦基于人工智能算法的多尺度模拟技术，促进计算辅助材料设计研究落地
机器学习辅助的燃烧反应 流体模型与计算方法
致力于燃烧科学、计算流体力学、计算化学与人工智能、高性能计算交叉融合发展
基础理论方法研究
持续研究基于机器学习的跨尺度体系模拟，进一步推动“AI for Science”新型科研范式
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