郁琦

上海创智学院全时导师

复旦大学青年研究员

领域方向：AI基础理论与科学智能

致力于人工智能在化学领域的基础方法研究与实际应用，围绕复杂体系高精度机器学习势函数构建、振动光谱与动力学、极化激元化学等方向取得了一系列系统性研究成果，迄今在Science、Nat. Commun.、J. Am. Chem. Soc.、J. Phys. Chem. Lett.等国际期刊发表论文50余篇。在机器学习势函数构建方面，结合多体展开理论与交换不变多项式，发展了基于分子能量描述的机器学习势函数构建方法，实现了高模型精度与低计算成本的深度融合。基于“黄金标准”CCSD(T)从头算数据，成功开发了具有CCSD(T)精度的通用水以及质子-水势能力场，在能量、结构、光谱和动力学等方面显著超越了其他现有势能模型。此外，系统发展了Delta-machine learning方法，以少量高精度数据快速提升势能力场的精度，实现了CCSD(T)级别精度的气相与凝聚相体系势能力场构建，大幅降低计算成本。在高精度振动光谱与动力学方面，长期发展基于全量子VSCF/VCI方法的高精度振动光谱与动力学计算方法，结合机器学习势能力场，成功实现了对强非谐性体系的精准模拟。我们首次揭示了氢键与共价键过渡的中间体的特殊光谱信号与其结构特征。此外，在振动极化激元领域，利用机器学习势函数，首次实现了对分子体系在振动强耦合下的光谱与能量转移动力学的定量计算，揭示了光腔在调控分子间与分子内振动耦合模式中的关键作用。