报告题目: 电解质分子宇宙：人工智能赋能电池材料发现    

报告人: 许康 教授   

邀请人: 梁振兴 教授       

报告时间: 2026年08月22日（星期六）15:00-16:00     

报告地点: 大学城校区B13栋902   

主办单位: 化学与化工学院/广东省燃料电池技术重点实验室

报告人简介：

许康博士，材料研究学会会士（MRS Fellow）、电化学会会士（ECS Fellow），现任俄亥俄州立大学机械与航空航天工程系讲席教授、俄亥俄杰出学者。此前担任SES AI Corp首席技术官，长期从事电解液及电极界面/界相化学研究，在该领域深耕近40年。发表学术论文350余篇，出版专著及书籍章节5部，获美国专利20余项，论文总引用超过9万次，h指数143，自2018年起连续入选科睿唯安全球高被引科学家，并入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。他于2004年和2014年在《Chemical Reviews》发表的两篇综述，以及2023年出版的专著《Electrolytes,Interfaces and Interphases》，已成为电池电解液领域的重要参考文献。近年来，他致力于人工智能赋能材料发现，领导开发全球首个端到端电池材料AI平台——Molecular Universe，融合大规模分子数据库、机器学习和第一性原理计算，实现电池电解液及功能分子的智能设计与快速筛选，推动电池材料研发从传统试错向AI驱动的新范式转变。

报告摘要：

  电解质是电化学储能器件中最具特殊性的组成部分之一，其与器件内几乎所有材料均存在直接界面接触。这些界面的化学与电化学行为不仅影响离子传输和电子转移过程，更决定了器件能否按照预期机制稳定运行。长期以来，电解质材料的研发主要依赖经验驱动的试错式探索，开发效率受到实验成本和搜索空间的双重限制。近年来，随着人工智能技术的快速发展，材料发现正由经验主导逐步迈向数据驱动与智能设计的新范式。本报告重点介绍人工智能赋能材料研发（AIfor Materials）的最新进展，并以Molecular Universe为例，展示全球首个面向有机分子化学空间的大规模人工智能平台如何通过绘制分子宇宙、建立结构-性质关联，加速新型电池电解质及相关功能材料的发现与优化。