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材料人必看:AI賦能材料研發與創制關鍵技術—工信部人才交流中心

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“炒菜式”的材料試錯、漫長的實驗周期、海量文獻中淹沒的關鍵信息……這是每一位材料科研工作者的日常。

據統計,一種新材料從實驗室發現到產業化應用,平均耗時15-20年。如何大幅縮短研發周期降低試錯成本提高材料創制效率,已成為材料領域亟待突破的核心命題。

人工智能給出了答案。

《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確要求推動“人工智能+制造”,先進材料全鏈條創新突破被列為重點方向。從高通量計算到自主實驗,從微觀結構設計到宏觀性能預測,AI正在成為材料研發的“超級引擎”

為加快培養兼具材料科學與人工智能創新能力的復合型人才,工業和信息化部人才交流中心將于2026年5月29-31日西安,6月24-26日北京,舉辦“AI賦能材料研發與創制關鍵技術全場景應用”高級研修班

課程亮點:覆蓋材料研發全場景的AI實戰地圖

本次研修班由中國科學院相關研究所、國內知名高校的資深專家親授,內容涵蓋數據基座、前沿技術、場景化實操三大模塊,學完即用。

(一)數據基座:從數據規范到數據庫建設

對應研修內容一:AI賦能材料數據規范與數據庫建設

  • 人工智能賦能材料科學數據規范與來源

  • 典型材料數據庫類比與分析

  • 基于大模型的材料科學文獻數據提取

  • 從關系型數據庫到非關系型數據庫技術

  • 從計算到材料實驗數據與制備的閉環構建

(二)創新實踐:AI賦能材料科學前沿技術

對應研修內容二:AI賦能材料科學前沿技術應用

  • 數據與知識驅動的材料智能創制技術

  • 基于人工智能技術的新材料發現與設計

  • AI賦能生物醫用與高分子材料分子設計與篩選

  • 基于人工智能的結構材料多尺度模擬與設計優化

  • 人工智能在材料表征與性能預測中的應用

  • 基于人工智能的材料配方與工藝優化

  • 生成式AI賦能材料微觀結構的逆向設計

  • 人工智能輔助材料智能化實驗與設計

  • 人工智能助力材料智能化制備轉型路徑

(三)案例實操:AI輔助材料科學場景化實戰

對應研修內容三:AI輔助材料科學場景化應用實踐

  • 基于AI編程語言的材料數據處理與高維數據建模

  • 機器學習、深度學習及主動學習賦能材料科學實操

  • 基于AI大模型的材料設計實踐

  • 材料大模型構建、評測與應用

  • 基于材料科學的AI智能體構建與應用

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為什么這場研修班不容錯過?

無論您是來自企事業單位、科研院所、高校的材料領域負責人、研究人員、技術骨干,還是對“人工智能+材料科學”感興趣的相關人員,這場研修班都能為您帶來獨特價值:

參會群體

核心收獲

高校/科研院所材料學者

掌握AI輔助材料設計、性能預測、數據挖掘等技能,提升科研效率與論文產出

企業材料研發工程師

學習AI加速配方優化、工藝改進、材料篩選的實戰方法,縮短產品開發周期

生物醫用/高分子材料研究者

了解AI在分子設計與篩選中的前沿應用,拓展研究方向

計算材料學背景人員

學習大模型、智能體等新技術與現有方法的融合,實現技術升級

跨領域AI技術人員

深入理解材料科學場景需求,找到AI技術落地材料領域的切入點

權威證書: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《IITC工信人才專業能力提升證書》,為職業發展增添權威背書。


研修安排與報名方式

培訓時間與地點:

  • 2026年5月28日-31日(28日報到) 地點:西安

  • 2026年6月23日-26日(23日報到) 地點:北京

  • 線上同步直播:線上線下同步進行(提供全程直播回放)

參加費用:

  • 標準價:4980元/人(含專家、場地、資料、教學服務等費用)

  • 團報價:3人及以上 4680元/人

  • 食宿統一安排,費用自理

  • 特別說明:參加學員需提交電子版2寸免冠照片一份(用于證書制作)。

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