邀请人 (Invited by): 张泳

时间 (Time): 星期二，2023/04/18-10:30-12:00

地点 (Location): 珠海校区天琴中心2416会议室

摘要 (Abstract): 

多环芳烃（PAHs）被认为是星际芳香红外谱带（AIBs）的主要载体，但我们对它们的化学结构与谱带之间的关系仍然认识不足，使得很难确定AIBs的具体载体。近年来，人工智能和大数据技术的发展为我们提供了一种解决这一难题的可能性。我们设计并训练了一个基于大数据的神经网络模型，以有效预测PAHs的红外光谱。此模型能够准确地预测样本外输入，并大大降低了计算成本。我们利用随机森林特征重要性分析，在2-1172.75微米范围内建立了特定分子结构和每个红外波带之间的联系。我们还分析了PAH红外发射谱带之间的物理相关性，为一些常被观测到的AIBs带关联现象提供了解释。这些研究初步表明，基于大数据的人工智能技术在星际红外光谱分析中具有巨大的潜力。

主讲人简介 (Speaker's CV): 

王昭，2001年本科毕业于湖南大学，2008年获得法国贝桑松大学物理学博士学位，随后在瑞士EMPA Thun和法国CEA Grenoble研究所从事博士后研究。2011年他回国就职于西安交通大学前沿院，2016年起在广西大学担任物理学教授。他近年的研究重点是利用先进的数值计算方法，研究星际介质中分子组分的光谱学特性和化学合成机制，发表研究论文60多篇，其中独撰8篇。这些论文被引用2000余次，h-index为20。