如何跑出“人工智能+”加速度？今年全國兩會召開前夕，《北京市加快推動“人工智能+新材料”創新發展行動計劃（2025-2027年）》（以下簡稱《行動計劃》）發布，北京市在提速新質生產力發展上又邁出新的關鍵一步。

作為戰略性、基礎性產業，新材料是現代化產業體系和新型工業化的重要支撐，是加快發展新質生產力、扎實推進高質量發展的重要產業方向。但長期以來，新材料研發依賴于理論探索和經驗積累，需要經歷反復實驗，導致研發周期漫長、成本高。

而“AI+新材料”通過數據驅動專業大模型賦能，大幅度縮短了新材料研發周期，降低了研發成本，顯著提高了研發效率，而且憑借AI技術在處理高維度、跨尺度復雜體系問題方面強大的計算能力，還可實現材料成分、結構與性能的預測、模擬和分析，賦能研發、制造和應用等環節，對于材料領域科技創新和產業發展具有重大意義。

AI正在改變材料科學的研發新范式,為推動人工智能+材料科學交叉型復合人才培養,工業和信息化部人才交流中心特舉辦“人工智能賦能材料科學關鍵技術應用高級”研修班

舉辦地點與時間

**第三期**：北京、2025年07月24日至27日（24日報到）

**第四期**：廣州、2025年09月11日至14日（11日報到）

**線上與線下形式并存**，確保您無論身處何地，都能參與其中。

具體課程內容

人工智能賦能材料科學領域應用新范式

1.傳統材料研發痛點

2.從“經驗驅動”到“數據+模型驅動

3.人工智能賦能材料科學應用場景與現狀

4.案例解析

人工智能助力材料數據獲取、處理與標準化

1.數據采集與預處理

2.數據集構建與清洗技術

3.數據的標準化與歸一化

人工智能大模型前沿技術與多模態應用

1.人工智能大模型的發展歷程簡述

2.人工智能大模型的多模態應用與前沿技術

3.材料科學中的AI倫理與挑戰

機器核心技術與材料科學領域應用

1.基于機器學習的材料設計與優化

2.機器學習在材料發現中的應用

3.層次聚類

4.邏輯回歸

5.隨機森林

6.特征篩選（SISSO）

7.支持向量機

深度學習與神經網絡原理與關鍵技術

1.深度學習vs神經系統

2.淺層神經網絡vs深層神經網絡

3.神經網絡的擬合

4.神經網絡軟件分析

深度學習在材料科學中的應用

1.自主化實驗室

2.基于圖卷積神經網絡預測材料屬性

3.基于圖神經網絡的原子間勢能模型

4.案例解析與實操

人工智能在材料性能預測中的應用

1.材料性質預測與分類

2.AI算法在模擬材料行為中的應用

3.材料性能與結構關系的建模

AI與高通量實驗的結合及材料智能實驗

1.AI與高通量多尺度計算與數據庫

2.材料計算的自動化流程

3.基于高通量的實驗智能配方

4.實驗數據的自動化分析與模式識別

生成對抗網絡（GANs）在材料科學中的應用

1.GANs在材料生成與模擬中的應用

2.材料結構生成與優化案例

人工智能在新材料發現中的成功案

1.從數據到材料：人工智能在電池、合金、復合材料等領域

2.材料發現的加速與人工智能的協同作用

人工智能驅動的材料創新與產業化

1.人工智能在材料產業化中的應用與挑戰

2.人工智能在材料性能提升與生產工藝優化中的作用

3.企業實際案例分析

人工智能賦能材料科學優秀成果與案例解析

報名費用

費用:4980元/人(開發票)

? 擬邀專家

擬邀中國科學院物理研究所、清華大學、北京科技大學和上海交通大學等知名院校人工智能材料科學應用領域專家授課。

報名方式

不要錯過這次機會！報名非常簡單，掃碼報名登記,成功報名后會收到詳細的報到通知。

聯系人:耿老師15611002686(同微信)

掃碼報名登記

參加本次培訓后，您將能夠運用AI技術推動材料科學的突破，站在科技的最前沿，引領未來發展趨勢！

學習期滿符合條件的學員，可獲得由工業和信息化部人才交流中心頒發的專業證書

往期學習現場照片

與此同時，“人工智能+”激活千行百業，標桿新材料案例在北京市不斷涌現。

小米汽車身上的“泰坦合金”，實現了從實驗室到量產車的智能躍遷；中國鋼研6個月內設計開發出世界上強度最高（800MPa級別）的高性能抗氫厚板材料；中石化以AI賦能的分子篩催化綠色氧化工藝開發推動傳統研發模式的變革，助力新型催化工藝自主化；北京科學智能研究院引入AI分子表示學習模型，設計出不含貴重金屬的新一代OLED發光材料……

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