二维材料的性能提升与高效筛选
12月14日下午3点，2号楼303A
东南大学物理学院 王金兰
Email: jlwang@seu.edu.cn
以石墨烯、二硫化钼为代表的原子层厚度的二维材料展现了极其丰富的光、电、磁性及催化活性，在光电器件、自旋电子器件等方面具有广泛的应用前景。计算机辅助的理论模拟与设计在新型功能材料设计中起到了越来越重要的作用。本报告将介绍本课题组近几年里结合第一性原理计算与人工智能算法在二维材料的光电性能提升与新型二维功能材料的高效筛选方面的一些进展：1) 二维过渡硫族化合物的缺陷调控与光电性能提升; 2）二维黑磷的降解机制与保护；3）基于机器学习的二维铁磁材料的高效筛选。这些研究工作为二维功能材料的性能优化及其在光电器件与自旋电子器件等方面提供了理论基础和理论指导。
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王金兰教授简介:
东南大学物理学院教授、国家杰出青年获得者、国务院政府特殊津贴专家。2002年获得南京大学博士学位，随后在美国Argonne 国家实验室化学部从事博士后研究，2006年由东南大学引进。她长期从事新材料的多尺度模拟与理论设计工作，先后承担多项国家自然科学基金与国家重点研发计划项目，在二维材料的生长与物性调控、机器学习预测新材料等方面取得了重要进展。发表影响因子10以上学术论文50余篇，其中Science 1篇、Nat. Commun. 7篇、J. Am. Chem. Soc. 8 篇、Adv. Mater. 5篇、Angew. Chem. Int. Ed. 5 篇、Nano Lett 5篇。引用超过9000次，连续七年入选“Elsevier中国高被引学者名单（2014-2020）”。担任Nanoscale Horizons科学编辑、Machine Learning: Science and Technology和ChemNanoMat编辑委员会委员。