报告介绍了基于数据挖掘算法的材料设计的研究成果，相关成果曾多次发表于Nature旗下刊物《npj computational material》，该研究方向属于传统材料科学与新兴人工智能算法的交叉领域。报告会上，Wolverton教授从密度泛函理论（Density Function Theory）展开，结合当前的热点能源材料，例如锂电池电极、镁基储氢合金，介绍了如何通过数据挖掘算法对材料特性进行预测和设计以及其团队搭建的对外开放资源的OQMD （Open Quantum Materials Database）材料数据库，并指出了未来计算材料学科中人工智能算法的优化方向。报告会后，所内师生与Wolverton教授深入交流了能源学科中关键部件的材料特性，共同探讨了将人工智能算法与能源系统设计相结合的构想。
当日下午，Wolverton教授参观了廊坊实验基地，对分布式供能与可再生能源实验室的多个实验平台给予了很高的评价。
Wolverton教授是计算材料领域的国际著名科学家，发表SCI期刊230余篇（包括Science、Nature、Nature子刊等顶级期刊），文章总引用次数达14000余次。在计算材料设计、能源材料等前沿研究领域作出了杰出贡献。本次访问由中科院国际杰出****项目支持，该项目在全院范围内每年资助30位国外杰出****来中国进行学术访问活动。
继2016年Haile教授、2017年Steinfeld教授之后，Wolverton教授是又一位到访研究所的院杰出****。研究所保持与国际顶尖大学的学术交流、人员互访，加强了工程应用与基础科研的学术互补，巩固了研究所在可再生能源领域的国际影响，并为进一步的交叉学科创新打下了良好的基础。
学术报告现场
Christopher Wolverton教授作报告
