11月15日，应固体所物质计算科学研究室邀请，中国科学院福建物质结构研究所侯柱锋副研究员访问固体所，并做了题为“贝叶斯优化方法在材料探索和设计中的应用”的学术报告。

　　侯柱锋副研究员长期开展材料物性的第一性原理计算研究工作，包括锂离子电池材料的储锂、半导体材料缺陷性质和碳基材料的氧化还原反应催化等。目前工作重点是利用高通量计算和机器学习等新手法开展新型功能材料的探索和研究。报告中，他首先介绍了当前材料研究的范式：数据驱动的机器学习材料探索和设计思路，接着详细阐释了贝叶斯优化算法的计算流程以及算法实现软件包COMBO，最后讨论了贝叶斯优化算法软件包COMBO在材料探索和设计中的应用实例，例如：在结构预测方面寻找二维材料MoS₂中S空位团簇的稳定结构，在材料成份设计方面寻找具有高功率因子的热电材料成份配比，在材料制备方面寻找氮化物薄膜外延生长最佳条件，等等。

　　会后，大家就机器学习、贝叶斯优化方法在材料设计以及其更广泛的应用前景中存在的问题展开了深入的交流讨论。