新材料学院潘锋团队与合作者在Chemical Reviews 总结和展望拓扑学赋能人工智能材料发现的研究新范式

近年来，人工智能驱动材料发现已成为国际材料科学的重要发展方向，而如何实现材料结构的高效表征与可解释学习，则是其中最核心的科学问题之一。北京大学深圳研究生院新材料学院潘锋教授团队长期致力于图论结构化学、代数拓扑与人工智能材料设计研究，围绕...

新材料学院潘锋团队基于图论结构化学和AI在MOF晶体结构预测领域取得重要进展

金属有机框架（MOFs）因结构可调、应用广泛而备受关注，X射线衍射技术在材料表征领域的应用也已经比较成熟，但在高通量实验与自驱动实验室场景中，如何高效解析MOF材料的粉末X射线衍射（PXRD）数据，并据此预测晶体结构仍困扰着研究人员。北京大学深圳研究...

环境与能源学院周鹏课题组在Angew. Chem. Int. Ed.发表光催化生物质转化新成果：实现生物质衍生有机醇与...

环境与能源学院周鹏课题组在 Nat. Commun. 发表光催化小分子高值厌氧转化新成果：实现甲醇与废弃塑料衍...

新材料学院肖荫果团队在机器学习赋能中子大科学装置研究方面取得重要进展：实现快充过程中电极材料晶体...

研究背景随着电动汽车对充电速率性能要求的持续提升，高倍率工况下锂离子电池的性能衰减问题日益凸显。为揭示此类宏观失效现象的内在机理，亟需深入阐明电极材料在充放电过程中的微观晶体结构演变规律。中子衍射技术因对锂、氧等轻元素具有较高的探测灵敏...

新材料学院潘锋教授团队在钴酸锂正极/电解质界面相调控研究中取得进展

钴酸锂（LiCoO2，LCO）是目前手机等3C锂电池最主要的正极材料。产业需求在高截止电压下，实现高能量密度锂离子电池的同时能保持循环稳定性，但要实现高电压稳定运行，其界面化学的稳定性是基石。然而，在高压工况下，源自材料表面钴/氧（Co/O）催化位点的...

新材料学院郑家新团队在《自然·通讯》发表AI赋能锂枝晶生长机制研究成果

城规学院仝德团队在AAAG发文揭示城市群政策对区域不平等的“双刃剑”效应

城市群被视为推动区域协调发展的核心引擎。然而，城市群政策究竟能否真正缩小区域差距？近日，北京大学仝德团队在国际地理学旗舰期刊《Annals of the American Association of Geographers》（美国地理学家联合会会刊）发表了题为“The Double-Edged Effec...