材料是制造業的基礎，新材料的發現周期長、成本高、失敗率高，長期困擾著材料科學領域。傳統的“試錯法”依賴實驗經驗和文獻積累，一個從理論計算到實驗室合成、再到性能表征和工藝優化的完整流程，往往需要數年甚至數十年。

近年來，人工智能（AI）的引入正在改變這一局面。從材料數據庫的規范建設，到基于機器學習的性能預測；從大模型驅動的文獻數據提取，到生成式AI輔助的微觀結構逆向設計——AI正逐步嵌入材料研發的全鏈條。2026年，《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確提出加快“人工智能+制造”專項行動，先進材料是其中的重點方向。

在此背景下，工業和信息化部人才交流中心將舉辦“AI賦能材料研發與創制關鍵技術全場景應用”高級研修班。本文基于課程體系，系統梳理AI在材料科學中的核心技術邏輯與典型應用場景，供材料領域科研人員參考。

一、數據基座：AI賦能材料數據規范與數據庫建設1.1 材料科學數據的特性與挑戰

材料數據具有高維度、多源異構、小樣本等特點。實驗數據、計算數據（如密度泛函理論計算結果）、文獻數據（非結構化文本）分散在不同平臺，格式不統一，缺乏標準化元數據。AI模型的效果高度依賴于數據的質量和可訪問性。

1.2 典型材料數據庫

當前已有若干開放或商業材料數據庫，如：

• 無機晶體結構數據庫（ICSD）：收錄晶體結構信息

• 材料項目數據庫（Materials Project）：提供DFT計算數據

• AFLOW：自動計算材料數據庫

• 聚合物基因組數據庫（Polymer Genome）：面向高分子材料

此外，國內也正在建設各類專業材料數據庫。培訓將分析不同數據庫的適用范圍與數據獲取方式。

1.3 基于大模型的文獻數據提取

大量材料知識隱藏在非結構化的科研論文和專利中。大語言模型（如GPT、LLaMA、ChatGPT）結合檢索增強生成（RAG）或微調，可從文獻中自動提取：合成條件、材料組成、性能數值、表征圖譜等，構建知識圖譜。

1.4 從關系型到非關系型數據庫技術

傳統材料數據常采用關系型數據庫（如MySQL），但對于半結構化或非結構化的譜圖、圖像、文本，非關系型數據庫（如MongoDB、圖數據庫Neo4j）更具優勢。課程將講解數據庫選型邏輯。

1.5 計算-實驗-制備的數據閉環

理想的數據驅動材料研發應是閉環的：計算預測 → 實驗合成 → 表征反饋 → 數據更新 → 模型迭代。培訓將介紹如何構建這一閉環，包括數據版本管理、自動化數據采集等。

二、創新實踐：AI賦能材料科學前沿技術應用2.1 數據與知識驅動的材料智能創制

傳統材料設計依賴第一性原理計算或經驗規則。AI可以整合實驗數據、計算數據、文獻知識，實現“數據驅動+知識引導”的混合建模。例如，用圖神經網絡學習材料的化學組成-結構-性能關系，結合物理約束提高泛化能力。

2.2 新材料發現與設計

利用機器學習對虛擬材料空間進行篩選，可大幅減少計算或實驗成本。方法包括：

• 主動學習：迭代選擇最有價值的樣本進行實驗/計算

• 貝葉斯優化：面向目標性能進行參數推薦

• 生成模型：VAE、GAN用于生成新的化學組成或晶體結構

在生物醫用材料（如仿生支架、藥物載體）和高分子材料（如聚合物膜、彈性體）領域，AI可預測生物相容性、降解速率、力學性能等。基于深度學習的分子生成模型（如GCN、Transformer）可用于設計具有特定功能基團的高分子鏈。

2.4 結構材料多尺度模擬與設計優化

結構材料（如合金、陶瓷、復合材料）涉及從電子、原子、晶粒到宏觀尺度的跨尺度模擬。AI可以：

• 加速分子動力學模擬中的力場參數擬合

• 替代昂貴的DFT計算，建立代理模型

• 預測疲勞壽命、斷裂韌性等宏觀性能

AI在材料表征中的應用包括：

• 掃描電鏡/透射電鏡圖像的自動分割與晶粒識別

• X射線衍射譜圖的物相自動標注

• 拉曼光譜、紅外光譜的特征提取與材料鑒別

• 從表征結果直接預測力學/電學/熱學性能

復雜材料（如鋰電正極、高溫合金、橡膠復合材料）涉及多組分配方和多參數工藝（溫度、壓力、時間）。機器學習（如隨機森林、高斯過程）可建立配方-工藝-性能的代理模型，用于參數空間搜索，替代傳統的正交試驗或響應面法。

2.7 生成式AI賦能材料微觀結構逆向設計

生成式AI可以根據目標性能（如高彈性模量、低導熱率），逆向生成滿足要求的微觀結構（如晶粒取向、孔隙分布、纖維排布）。方法包括生成對抗網絡（GAN）、擴散模型等。這在復合材料、多孔材料、梯度材料設計中具有潛力。

2.8 AI輔助智能化實驗與制備

自動化實驗平臺（如機器人合成系統、高通量表征設備）結合AI，可實現：

• 基于實時數據調整合成條件（自適應實驗）

• 自動設計下一組實驗參數（實驗設計助手）

• 實驗數據自動歸檔與模型更新

從傳統經驗工藝到智能化制備，需要分階段實現：數據采集數字化 → 過程參數在線監控 → 工藝模型建立 → 智能決策與閉環控制。培訓將結合實際案例，討論轉型的技術路徑與障礙。

三、案例實操：AI輔助材料科學場景化應用3.1 基于AI編程語言的材料數據處理與高維數據建模

Python已成為材料AI的通用語言。課程將演示如何使用Pandas進行數據清洗，使用Scikit-learn構建基礎機器學習模型（回歸、分類、聚類），并使用Matplotlib、Plotly進行可視化。高維數據（如光譜、圖像）的降維（PCA、t-SNE）和特征提取也是重點。

3.2 機器學習、深度學習及主動學習賦能材料科學實操

• 機器學習：隨機森林、支持向量機、XGBoost在小樣本材料數據上的應用

• 深度學習：圖神經網絡（GNN）用于晶體材料性質預測；卷積神經網絡（CNN）用于電鏡圖像分析

• 主動學習：基于不確定性采樣的迭代實驗設計，減少所需訓練樣本

課程將提供可運行的代碼示例，學員可以帶回自己的研究中修改使用。

3.3 基于AI大模型的材料設計實踐

大模型（如LLaMA、GPT-4、Claude）可以用于：

• 材料合成方案的文本生成（輸入目標性能，輸出合成步驟）

• 文獻綜述自動生成

• 問答式材料知識檢索（基于內部知識庫的RAG）

培訓將演示如何調用大模型API，以及如何對開源模型進行微調以適應特定材料子領域。

3.4 材料大模型構建、評測與應用

構建材料領域專用大模型，需要：

• 收集大規模材料科學語料（論文、專利、教材、標準）

• 進行領域適應預訓練或微調

• 設計評測任務（如材料命名實體識別、合成條件抽取、性能數值預測）

課程將介紹當前可用的材料大模型基座（如MatBERT、MaterialsBERT）以及評測方法。

3.5 基于材料科學的AI智能體構建與應用

智能體（Agent）是能夠自主調用工具、執行多步推理的AI系統。在材料研發中，智能體可以：

• 自動讀取實驗數據 → 調用模型預測 → 提出下一步實驗方案 → 與機器人實驗平臺交互

• 跨多個數據庫查詢材料性質，整合結果形成報告

• 輔助科研人員撰寫論文中的方法部分或數據分析段落

課程將演示使用LangChain框架構建簡單的材料科學智能體，并討論如何構建專屬知識庫。

材料研發正在經歷從“經驗試錯”到“數據驅動”的深刻轉變。人工智能不是要替代材料科學家的專業判斷，而是提供一種更高效的工具，幫助從復雜的多維度數據中挖掘規律、加速新材料的發現與優化。

本次研修班立足于材料科研人員的實際需求，從數據基座到前沿模型，從理論邏輯到代碼實操，系統梳理AI賦能材料研發的全景圖。無論你是從事金屬、陶瓷、高分子、復合材料，還是電池、催化、生物醫用材料，都能在課程中找到與自己研究方向相關的技術路徑。

歡迎對“人工智能+材料科學”感興趣的科研人員、技術骨干報名參與。

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培訓信息與參與方式：

本次研修班由工業和信息化部人才交流中心主辦

• 第11期北京：2026年6月23日—26日（23日報到）

培訓采取線上線下同步方式，學員可選擇現場或線上參與。提供全程直播回放（不限時）

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，費用需自理

• 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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