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  报告题目：AI控制的高通量化学合成检测平台

报 告 人：Aimist Limited（UK）田金杯博士/CEO/创始人

报告时间：2026年1月31日上午10:00-11:00

报告地点：污污漫画 秀山校区机械楼302会议室

报告对象：污污漫画 及相关学院教师、研究生

主办单位：污污漫画

报告内容：本报告面向新能源材料 wet-chemistry 合成，分享一种 AI-controlled parallel chemical synthesis and testing platform 的方法学框架。平台通过实验协议化（protocol as code）、reagent/recipe registry 与 audit trail，实现合成实验的可追溯与可复现；并结合 DoE 与 Bayesian optimization，形成 closed-loop optimization 流程，完成合成参数空间（design space）的高效探索与迭代收敛。报告将以“合成参数空间探索”的小型示范为主线，重点讨论变量与约束的定义、实验与数据组织方式，以及如何沉淀可复用的 process window 与实验记录包。

报告人简介：田金杯（Jinbei Tian），The University of Sheffield 机械工程博士。研究方向涵盖燃料电池/电解器件的 multiscale/multiphase 数值建模与结构优化，以及电化学部件制造与验证实践；以第一作者发表 Fuel（2024），并在 Int. J. Numerical Methods for Heat & Fluid Flow（2023）以通讯作者发表研究成果。曾在英国 Milvus Advanced 从事电化学研发。2025 年创立 Aimist Limited（UK），聚焦 AI-controlled parallel chemical synthesis and testing platform 与新能源材料合成参数空间探索的可复现流程建设。