电子结构研究是凝聚态物理学的核心课题之一。从高温超导到分数量子霍尔效应（FQHE），众多重要的物理现象都源于电子间的多体相互作用。然而，多体电子结构的理论计算困难阻碍了人们对这些现象的本质理解，并限制了人们建立微观与宏观世界之间的联系。2021年，《科学》（Science）期刊将"高温超导的微观机理是什么"、"可以精确模拟宏观和微观世界吗"等与多体电子结构密切相关的问题列入全球125个前沿科学难题。
陈基从多体电子结构的基本概念出发，结合量子力学的发展历程，深入浅出地讲解了多体电子结构在理解超导、FQHE等凝聚态物理核心问题中的重要作用，并探讨了电子结构计算方法在考虑多体相互作用时长期面临"指数墙"的严峻挑战和传统方法的局限性。他回顾了人工智能领域的发展历程，重点介绍了Hopfield网络和玻尔兹曼机，展示了物理思想与人工智能的相互借鉴。他还介绍了神经网络作为高维函数的天然优势，与多体电子波函数相结合，结合蒙特卡洛采样，提出了新的计算方法，并以分子和材料的第一性原理计算、FQHE的多体效应为例，分享了课题组的研究成果，展示了深度学习为解决多体电子结构问题提供的强大工具。最后，陈基结合1998年和2024年诺贝尔物理学奖与化学奖的相关内容，展望了人工智能在多体电子结构计算中的创新方法和新视角。
报告结束后，线上和线下的师生围绕多体电子结构深度学习的算法细节、未来体系推广等问题展开了热烈讨论。
