4月3日上午，上海大学施思齐教授应邀做客我校埏埴论坛，在组阶03学术报告厅作了题为《算法-数据-知识互利共生赋能电化学储能材料创制与评价》的学术报告。材料科学与工程学院和能源科学与工程学院相关专业师生到场聆听。材料科学与工程学院院长沈宗洋主持报告会。

施思齐教授首先介绍了面向电化学储能材料研发的算法-数据-知识互利共生材料设计平台。他指出，传统试错法研发周期长、效率低，难以满足产业对高性能储能材料的迫切需求。为此，其团队创新构建了融合理论计算、数据驱动与领域知识的材料设计新范式，并重点阐述了全周期数据质量管控框架及高质量交付实施策略，确保材料数据从采集到应用的可靠性与可复现性。针对材料构效关系挖掘难题，施教授提出了描述符分而治之的机器学习方法，通过解耦关键特征，显著提升了模型的可解释性与预测精度，为电化学储能新材料的设计提供了有力工具。

报告中，施教授还结合自身师从陈立泉院士、王鼎盛院士以及多年海外研究经历，深入浅出地分享了如何做研究、如何做学问的心得体会。他鼓励青年师生要夯实基础、勇于交叉，善于将人工智能与材料科学深度融合，同时保持对科学问题的敏锐洞察力。

报告结束后，施思齐教授与学院青年教师、研究生进行了深入交流，就数据质量治理、机器学习描述符选择、产学研转化等话题展开热烈讨论。与会师生表示，此次报告兼具学术前沿性与方法学启发性，对今后的科研工作具有重要指导意义。

施思齐，教育部长江学者特聘教授，国家自然科学基金委青年基金B类获得者，上海市领军人才，博士生导师，现任上海大学核电关键材料全国重点实验室副主任。主要从事电化学储能材料计算与设计、材料数据与机器学习研究。主持国家自然科学基金、国家重点研发计划等国家级项目10余项。2001年率先在国内开展电化学储能材料的第一原理计算研究，致力于建立算法-数据-知识互利共生且与实验融合的储能材料设计新范式，推动人工智能赋能材料研发。以第一/通讯作者在Nat Catal、Natl Sci Rev等期刊发表SCI论文180余篇，他引1.8万余次。曾获中国材料研究学会科学技术奖一等奖、上海市领军人才等。担任中国硅酸盐学会理事、中国化工学会储能工程专委会委员，以及《Journal of Materials Informatics》副主编、《Journal of Materiomics》等6种期刊编委。