为促进学院学风教风建设，浓厚学术研究氛围，拓展师生学术视野，促进师生科研进步，我院自 2020 年开始建设 “数理大讲堂” 平台，定期邀请校外专家学者来校交流。2026 年 5 月 9 日下午 14:30，应我院杨光参教授邀请，中国科学技术大学林子敬教授在数理学院 3B205 学术报告厅作题为《一种基于图深度学习的晶体结构预测方法及其在材料设计中的应用》的学术报告。本次学术报告是温州大学数理学院2026年第7期“数理大讲堂”活动，由我院杨光参教授主持。

报告中，林子敬教授围绕现代材料设计中结构搜索这一核心问题，深入阐述了图深度学习技术在晶体结构预测中的创新思路与应用成果。他系统介绍了材料结构搜索的研究背景与重要意义，解析了传统结构搜索方法需评估数千甚至上万种结构、效率低、可靠性不足的关键瓶颈。林教授重点展示了团队开发的基于图深度学习的势能面低能区域探索器（LoreX），该方法仅需约 100 个样本即可快速定位目标结构，实现了准确性与效率的双重突破。他通过多个实例验证了 LoreX 的有效性：成功识别多种硼同素异形体低能结构，解答了 CuIn₅Se₈有序空位化合物稳定构型之谜；其预测的 BC4 单层结构被证实为具有超高容量的锂钠离子电池候选材料；结合基元反应过程的甲烷水重整速率方程，预测的多种抗积碳甲烷水重整催化剂材料也已得到实验验证，为在场师生呈现了机器学习与材料科学交叉领域的前沿研究路径。

报告尾声，林子敬教授与现场师生围绕 LoreX 算法的样本优化、泛化能力、复杂体系应用、实验验证衔接等热点问题展开热烈研讨。他对师生提出的疑问逐一细致解答，从理论框架到实际应用场景进行专业点拨。这场学术交流不仅加深了师生对晶体结构预测与图深度学习融合的理解，更激发了大家在交叉学科前沿方向的科研探索热情，进一步提升了学院的学术研究氛围。

个人简介：林子敬 中国科学技术大学二级教授，博士生导师。1983 年毕业于浙江大学物理系，1989 年获中国科学技术大学博士。随后分别在中国科学院半导体研究所、德国克劳斯塔尔工业大学、尤利希研究中心、加拿大布伦瑞克大学做研究助理和博士后研究。1994 和 1997 年先后任美国太平洋西北国家实验室 Research Scientist 和 Senior Scientist。2000 年入选中国科学院百人计划，任中国科学技术大学教授至今。主要致力于物理理论与计算及其在化学、材料、能源与生命科学领域的应用研究。发表研究论文 190 余篇，参与编写多个科学计算软件，获国内外发明专利八项，登记中国软件著作权十一项。

初审：叶香雄   二审：张芬：   三审：王艳伟