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学术报告一则(202203):先进钢铁材料多模态数据挖掘与智能设计

发布日期:2022-03-01 作者: 编辑:科研办公室 点击:

报告题目:先进钢铁材料多模态数据挖掘与智能设计

报告人:徐伟

主持人(邀请人):贾海龙、王慧远

报告时间:2022339:30-10:30

报告地点:南岭校区材料馆209

主办单位:汽车材料教育部重点实验室、材料科学与工程学院


摘要:随着我国钢铁材料数字化智能化发展需求的日益提升,开发适应钢铁材料信息多模态、多机理等特点的数据挖掘方法迫在眉睫。在此需求背景下,“物理冶金原理指导数据挖掘”的创新性理念则为多模态钢铁材料数据分析及实验室小样本数据对工业大数据的融合指导提供了可行途径。依据问题的复杂程度,物理冶金学原理向数据挖掘策略中的引入方面,可逐步由单模态基础数据,提升至多模态基础图像信息,最终升级至内在的机制信息,融合方式也可逐步从对输入数据本身类型的优化,提升至对数据输入端结构的优化,并最终达到对数据挖掘策略整体构架的改变。随着物理冶金原理引入及指导程度的深化,数据挖掘策略对数据量的硬性依赖程度亦逐渐降低,展现了材料学与信息学方法间的交叉通融优势。多个设计范例证明,物理冶金原理指导数据挖掘的计算设计平台可充分适应钢铁材料领域多模态的数据特点,大幅度提升数据挖掘深度与计算设计效率,为我国钢铁材料智能化发展提供方法支撑。


报告人简介:徐伟,男,197910月生,现任东北大学轧制技术与连轧自动化国家重点实验室教授、博士生导师。曾获中国冶金青年科技奖、万人计划科技创新领军人才、英国皇家学会中英牛顿高级学者、中组部国家级青年人才、荷兰皇家科学协会年度青年科学家等资助与奖励;主持国家自然科学基金优秀青年基金项目、重点项目、面上项目、科技部重点研发专项课题、十三五军委装备发展部共性技术重点项目等科研项目;荣获辽宁省科学技术奖一等奖及冶金科学技术奖二等、三等奖等奖励。


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