
讲座现场
高华健在报告中回顾了Griffith理论等断裂力学领域中重要理论在过去一百年的发展史,介绍了机器学习在断裂力学中的应用。其中,通过列举求解应力强度因子(SIF)、解决断裂力学中的反演问题、以及通过拓扑效应和晶格非对称性增韧2D材料等机器学习方法,验证了机器学习在研究传统断裂力学问题中的有效性,以及对断裂力学研究的推动作用,展现了机器学习的强大优势和无限潜力。

讲座内容
报告后,高华健与研究生和科研人员进行了深入的线上交流。他表示,大数据时代,每个领域都在发展,并向应用不断延伸。他建议研究生一定要在某一专业方向打下坚实的基础,从而看到新的工具在本领域的应用前景,才能够满足大数据时代对科研人员的需求。同时,机器学习为科研人员,特别是新时代的科研人员提供了更多机会,他希望年轻人可以在这个环境下将新的知识引入传统领域,取得新的突破。
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