第一性原理+分子動力學+機器學習”三位一體的綜合手段，已經成為模擬計算的一個前沿方向，為解決傳統計算化學方法面臨的挑戰提供了新的解決方案。國內外已有科研團隊在深化第一性原理與分子動力學的研究與應用拓展，利用機器學習優化大規模計算、快速篩選潛在功能材料等方面取得重要突破。尤其是在國家創新驅動發展戰略的引領下，越來越多的科研項目聚焦于如何利用人工智能手段解決能源、環保、醫藥等重大領域的核心問題。這一前沿交叉領域的研究發展趨勢呈現出高度集成化、智能化的特點，為我國科技創新注入源源不斷的活力。
講師來自世界ESI排名前50的高校。授課講師有著豐富的分子動力學與機器學習的使用經驗，在《Nature Comunications》、《ACS Applied Materials & Interfaces》 、《Journal of Colloid and Interface Science》 、《Chemistry of Materials》、《Energy Storage Materials》等國際頂級期刊發表論文五十篇。擅長領域：使用高性能的通用型機器學習模型，深度解析并挖掘材料的結構、熱力學和力學等物理屬性。