Title
AI驱动半导体电子材料理论设计
Speaker
Prof. Wei Ren
Shanghai University
Time
10：00am, October 24, 2025
Place
Material Science and Research Building B902
任伟，上海大学教授、博导，先后担任物理系副主任、钱伟长学院副院长、材料基因组工程研究院常务副院长。计算物理和量子材料学者。2006年在香港大学完成博士学位。后在香港科技大学和美国阿肯色大学从事博士后及研究助理教授工作。2019年入选国家级青年人才计划，2022年获评上海市优秀学术带头人。至2025年共发表高水平论文300篇，其中包括13篇Phys. Rev. Lett.、67篇Phys. Rev. B、1篇Science、1篇Nature、8篇Nature子刊等。出版图书《玩转量子世界》一套共五册，入选中宣部出版孵化计划。主持国家自然基金重点国际项目、面上项目、国际交流等项目6项。创建了上海大学量子与分子结构国际中心ICQMS。担任国际晶体学会（IUCr）数学与理论分会委员，上海市物理学会副理事长、凝聚态物理专业委员会主任。并担任上海市政协委员、市侨代会代表、市知联会副秘书长、上海大学知联会会长。
Abstract
随着集成电路半导体器件持续微缩，铪基氧化物凭借其高介电常数，纳米尺度铁电性以及优异的CMOS工艺兼容性，成为突破传统介电/铁电材料性能极限的关键候选材料。针对传统密度泛函理论在模拟材料相变动力学和界面效应时存在的计算瓶颈，本次报告介绍人工智能技术在铪基氧化物材料设计中的创新应用：首先通过构建兼顾精度与效率的深度学习势函数，精准模拟(Hf,Zr)O2(HZO)体系的介电响应特性，突破传统力场在动态极化和相稳定性模拟中的精度限制；进一步基于通用势函数迁移学习框架，实现从纯相HfO2到多元素掺杂体系的铁电相变动力学高效模拟，揭示掺杂浓度-晶格畸变-铁电稳定性的构效关系；最后基于Transformer神经网络架构，开发原子位置嵌入的Transformer模型（APET），实现对多相态HZO体系及其他材料电子结构的高精度预测，并在态密度（DOS）预测方面超越已有方法。研究为后摩尔时代高性能存储与逻辑器件开发提供了从原子尺度模拟到性能优化的研究工具。
