研修班背景与目的 - 人工智能与材料科学结合已成为推动科技创新和工业进步的重要力量[2] - 研修班旨在重塑材料科学研究新范式并推动交叉型复合人才培养[2] - 由工业和信息化部人才交流中心主办[1][2] 研修内容 - 人工智能引领材料科学发展新范式[3] - 人工智能赋能材料数据的获取、处理与标准化[3] - 人工智能助力新材料发现与设计[3] - 人工智能赋能材料结构与性能预测[3] - 人工智能在材料表征与检测中的应用[3] - 多尺度高通量计算在材料科学中的应用[3] - 基于人工智能的材料科学自动化实验与设计[3] - 人工智能赋能材料科学核心技术原理简述[3] - 基于机器学习的材料科学领域应用与实践[3] - 深度学习在材料科学中的应用与案例解析[3] - 强化学习赋能材料科学关键技术应用[3] - 神经形态与类脑计算在材料科学中的应用[3] - 人工智能技术助力材料智能制造与产业化[4] - 人工智能赋能材料科学优秀成果案例解析[4] 参与人员与师资 - 面向企事业单位、研究院所、高校从事材料相关方面的负责人、研究人员及技术骨干[5] - 拟邀中国科学院物理研究所、清华大学、北京科技大学和上海交通大学等知名院校专家授课[6] 时间安排与形式 - 第四期研修班定于2025年9月11日至14日在广州市举办[6] - 线下与线上同步进行[6] - 包含开班仪式、专题授课、分组研讨及1V1诊断咨询等环节[12] 费用与证书 - 参与费用为4980元/人，包含专家、场地、午餐、材料及教学服务[7] - 学员可获得由工业和信息化部人才交流中心颁发的《IITC工信人才专业能力提升证书》[10]

材料产业与AI融合 - 材料工业处于全球制造业格局调整和科技革命的关键节点，"十四五"期间取得显著进展，"十五五"需把握AI技术机遇推动从材料大国向材料强国迈进 [1] - AI驱动材料创新向"快、微、极"方向演进：机器学习与大数据分析提升研发效率，原子级制造优化微观结构，极端环境需求催生高稳定性材料突破 [3] - 新能源、低空经济、机器人等新兴产业爆发式增长创造高端材料需求，如轻量化聚烯烃、碳纤维、生物基材料等 [3] AI驱动的工业范式变革 - 技术创新范式：AI打破虚拟与现实边界，实现材料设计-仿真-验证全流程数字化，如AlphaFold加速药物研发 [4] - 生产制造范式：AI突破时空限制，实时优化工艺参数与流程，支持多工厂联动与产业链协同 [4][5] - 组织管理范式：AI构建动态协同生态，通过智能中枢实现柔性制造与需求快速响应，解决传统供应链牛鞭效应 [5] 材料科学研究新范式 - 材料研究进入"数据+AI驱动"第四次变革，美国"AI登月计划"将其列为首要领域，强调高效计算与自主实验的价值 [5] - Google的GNOME模型预测220万种新晶体（38万种稳定结构），发现52000种层状化合物和528种锂离子导体，研究效率提升25倍 [6] - 中国SteelBert模型精准预测钢铁力学性能，MatMind大模型支撑无机非金属材料智能创制 [6] AI赋能产业应用趋势 - 材料产业向全生命周期协同转型，呈现三大趋势：研发低成本化、制造智能化（自感知工厂）、产业元宇宙化（数字孪生） [8] - AI将缩短新材料研发周期，降低高端合金/复合材料的生产能耗与成本，提升质量一致性 [11] 系统性实施路径 - 数据基础：建立行业统一标准与可信数据空间，促进跨领域数据流通 [10] - 模型体系：构建分层协同的AI模型，包括行业级基础模型与垂直领域模块化模型 [10] - 生态建设：完善模型评估体系，制定多维度指标与第三方监测机制，同时提升从业人员AI素养 [11]