AI+材料科學(xué)的技術(shù)全景，從數(shù)據(jù)清洗到模型調(diào)用！工信部人才交流中心高級研修班

材料是制造業(yè)的基礎(chǔ)，新材料的發(fā)現(xiàn)周期長、成本高、失敗率高，長期困擾著材料科學(xué)領(lǐng)域。傳統(tǒng)的“試錯法”依賴實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)和文獻(xiàn)積累，一個從理論計(jì)算到實(shí)驗(yàn)室合成、再到性能表征和工藝優(yōu)化的完整流程，往往需要數(shù)年甚至數(shù)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(shù)據(jù)庫的規(guī)范建設(shè)，到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的性能預(yù)測；從大模型驅(qū)動的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)提取，到生成式AI輔助的微觀結(jié)構(gòu)逆向設(shè)計(jì)——AI正逐步嵌入材料研發(fā)的全鏈條。2026年，《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動的意見》明確提出加快“人工智能+制造”專項(xiàng)行動，先進(jìn)材料是其中的重點(diǎn)方向。

在此背景下，工業(yè)和信息化部人才交流中心將舉辦“AI賦能材料研發(fā)與創(chuàng)制關(guān)鍵技術(shù)全場景應(yīng)用”高級研修班。本文基于課程體系，系統(tǒng)梳理AI在材料科學(xué)中的核心技術(shù)邏輯與典型應(yīng)用場景，供材料領(lǐng)域科研人員參考。

一、數(shù)據(jù)基座：AI賦能材料數(shù)據(jù)規(guī)范與數(shù)據(jù)庫建設(shè)1.1 材料科學(xué)數(shù)據(jù)的特性與挑戰(zhàn)

材料數(shù)據(jù)具有高維度、多源異構(gòu)、小樣本等特點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、計(jì)算數(shù)據(jù)（如密度泛函理論計(jì)算結(jié)果）、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)（非結(jié)構(gòu)化文本）分散在不同平臺，格式不統(tǒng)一，缺乏標(biāo)準(zhǔn)化元數(shù)據(jù)。AI模型的效果高度依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可訪問性。

1.2 典型材料數(shù)據(jù)庫

當(dāng)前已有若干開放或商業(yè)材料數(shù)據(jù)庫，如：

• 無機(jī)晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫（ICSD）：收錄晶體結(jié)構(gòu)信息

• 材料項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫（Materials Project）：提供DFT計(jì)算數(shù)據(jù)

• AFLOW：自動計(jì)算材料數(shù)據(jù)庫

• 聚合物基因組數(shù)據(jù)庫（Polymer Genome）：面向高分子材料

此外，國內(nèi)也正在建設(shè)各類專業(yè)材料數(shù)據(jù)庫。培訓(xùn)將分析不同數(shù)據(jù)庫的適用范圍與數(shù)據(jù)獲取方式。

1.3 基于大模型的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)提取

大量材料知識隱藏在非結(jié)構(gòu)化的科研論文和專利中。大語言模型（如GPT、LLaMA、ChatGPT）結(jié)合檢索增強(qiáng)生成（RAG）或微調(diào)，可從文獻(xiàn)中自動提取：合成條件、材料組成、性能數(shù)值、表征圖譜等，構(gòu)建知識圖譜。

1.4 從關(guān)系型到非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)

傳統(tǒng)材料數(shù)據(jù)常采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL），但對于半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的譜圖、圖像、文本，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、圖數(shù)據(jù)庫Neo4j）更具優(yōu)勢。課程將講解數(shù)據(jù)庫選型邏輯。

1.5 計(jì)算-實(shí)驗(yàn)-制備的數(shù)據(jù)閉環(huán)

理想的數(shù)據(jù)驅(qū)動材料研發(fā)應(yīng)是閉環(huán)的：計(jì)算預(yù)測 → 實(shí)驗(yàn)合成 → 表征反饋 → 數(shù)據(jù)更新 → 模型迭代。培訓(xùn)將介紹如何構(gòu)建這一閉環(huán)，包括數(shù)據(jù)版本管理、自動化數(shù)據(jù)采集等。

二、創(chuàng)新實(shí)踐：AI賦能材料科學(xué)前沿技術(shù)應(yīng)用2.1 數(shù)據(jù)與知識驅(qū)動的材料智能創(chuàng)制

傳統(tǒng)材料設(shè)計(jì)依賴第一性原理計(jì)算或經(jīng)驗(yàn)規(guī)則。AI可以整合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、計(jì)算數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)知識，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動+知識引導(dǎo)”的混合建模。例如，用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)材料的化學(xué)組成-結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系，結(jié)合物理約束提高泛化能力。

2.2 新材料發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)

利用機(jī)器學(xué)習(xí)對虛擬材料空間進(jìn)行篩選，可大幅減少計(jì)算或?qū)嶒?yàn)成本。方法包括：

• 主動學(xué)習(xí)：迭代選擇最有價值的樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)/計(jì)算

• 貝葉斯優(yōu)化：面向目標(biāo)性能進(jìn)行參數(shù)推薦

• 生成模型：VAE、GAN用于生成新的化學(xué)組成或晶體結(jié)構(gòu)

在生物醫(yī)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(lǐng)域，AI可預(yù)測生物相容性、降解速率、力學(xué)性能等。基于深度學(xué)習(xí)的分子生成模型（如GCN、Transformer）可用于設(shè)計(jì)具有特定功能基團(tuán)的高分子鏈。

2.4 結(jié)構(gòu)材料多尺度模擬與設(shè)計(jì)優(yōu)化

結(jié)構(gòu)材料（如合金、陶瓷、復(fù)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(xué)模擬中的力場參數(shù)擬合

• 替代昂貴的DFT計(jì)算，建立代理模型

• 預(yù)測疲勞壽命、斷裂韌性等宏觀性能

AI在材料表征中的應(yīng)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(biāo)注

• 拉曼光譜、紅外光譜的特征提取與材料鑒別

• 從表征結(jié)果直接預(yù)測力學(xué)/電學(xué)/熱學(xué)性能

復(fù)雜材料（如鋰電正極、高溫合金、橡膠復(fù)合材料）涉及多組分配方和多參數(shù)工藝（溫度、壓力、時間）。機(jī)器學(xué)習(xí)（如隨機(jī)森林、高斯過程）可建立配方-工藝-性能的代理模型，用于參數(shù)空間搜索，替代傳統(tǒng)的正交試驗(yàn)或響應(yīng)面法。

2.7 生成式AI賦能材料微觀結(jié)構(gòu)逆向設(shè)計(jì)

生成式AI可以根據(jù)目標(biāo)性能（如高彈性模量、低導(dǎo)熱率），逆向生成滿足要求的微觀結(jié)構(gòu)（如晶粒取向、孔隙分布、纖維排布）。方法包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、擴(kuò)散模型等。這在復(fù)合材料、多孔材料、梯度材料設(shè)計(jì)中具有潛力。

2.8 AI輔助智能化實(shí)驗(yàn)與制備

自動化實(shí)驗(yàn)平臺（如機(jī)器人合成系統(tǒng)、高通量表征設(shè)備）結(jié)合AI，可實(shí)現(xiàn)：

• 基于實(shí)時數(shù)據(jù)調(diào)整合成條件（自適應(yīng)實(shí)驗(yàn)）

• 自動設(shè)計(jì)下一組實(shí)驗(yàn)參數(shù)（實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)助手）

• 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)自動歸檔與模型更新

從傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)工藝到智能化制備，需要分階段實(shí)現(xiàn)：數(shù)據(jù)采集數(shù)字化 → 過程參數(shù)在線監(jiān)控 → 工藝模型建立 → 智能決策與閉環(huán)控制。培訓(xùn)將結(jié)合實(shí)際案例，討論轉(zhuǎn)型的技術(shù)路徑與障礙。

三、案例實(shí)操：AI輔助材料科學(xué)場景化應(yīng)用3.1 基于AI編程語言的材料數(shù)據(jù)處理與高維數(shù)據(jù)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(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，使用Scikit-learn構(gòu)建基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)模型（回歸、分類、聚類），并使用Matplotlib、Plotly進(jìn)行可視化。高維數(shù)據(jù)（如光譜、圖像）的降維（PCA、t-SNE）和特征提取也是重點(diǎn)。

3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)及主動學(xué)習(xí)賦能材料科學(xué)實(shí)操

• 機(jī)器學(xué)習(xí)：隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、XGBoost在小樣本材料數(shù)據(jù)上的應(yīng)用

• 深度學(xué)習(xí)：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）用于晶體材料性質(zhì)預(yù)測；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于電鏡圖像分析

• 主動學(xué)習(xí)：基于不確定性采樣的迭代實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，減少所需訓(xùn)練樣本

課程將提供可運(yùn)行的代碼示例，學(xué)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(shè)計(jì)實(shí)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(biāo)性能，輸出合成步驟）

• 文獻(xiàn)綜述自動生成

• 問答式材料知識檢索（基于內(nèi)部知識庫的RAG）

培訓(xùn)將演示如何調(diào)用大模型API，以及如何對開源模型進(jìn)行微調(diào)以適應(yīng)特定材料子領(lǐng)域。

3.4 材料大模型構(gòu)建、評測與應(yīng)用

構(gòu)建材料領(lǐng)域?qū)Ｓ么竽Ｐ停枰?/p>

• 收集大規(guī)模材料科學(xué)語料（論文、專利、教材、標(biāo)準(zhǔn)）

• 進(jìn)行領(lǐng)域適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)

• 設(shè)計(jì)評測任務(wù)（如材料命名實(shí)體識別、合成條件抽取、性能數(shù)值預(yù)測）

課程將介紹當(dāng)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(xué)的AI智能體構(gòu)建與應(yīng)用

智能體（Agent）是能夠自主調(diào)用工具、執(zhí)行多步推理的AI系統(tǒng)。在材料研發(fā)中，智能體可以：

• 自動讀取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) → 調(diào)用模型預(yù)測 → 提出下一步實(shí)驗(yàn)方案 → 與機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺交互

• 跨多個數(shù)據(jù)庫查詢材料性質(zhì)，整合結(jié)果形成報(bào)告

• 輔助科研人員撰寫論文中的方法部分或數(shù)據(jù)分析段落

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

材料研發(fā)正在經(jīng)歷從“經(jīng)驗(yàn)試錯”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的深刻轉(zhuǎn)變。人工智能不是要替代材料科學(xué)家的專業(yè)判斷，而是提供一種更高效的工具，幫助從復(fù)雜的多維度數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律、加速新材料的發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化。

本次研修班立足于材料科研人員的實(shí)際需求，從數(shù)據(jù)基座到前沿模型，從理論邏輯到代碼實(shí)操，系統(tǒng)梳理AI賦能材料研發(fā)的全景圖。無論你是從事金屬、陶瓷、高分子、復(fù)合材料，還是電池、催化、生物醫(yī)用材料，都能在課程中找到與自己研究方向相關(guān)的技術(shù)路徑。

歡迎對“人工智能+材料科學(xué)”感興趣的科研人員、技術(shù)骨干報(bào)名參與。

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培訓(xùn)信息與參與方式：

本次研修班由工業(yè)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(bào)到）

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

參加費(fèi)用：

• 標(biāo)準(zhǔn)價：4980元/人（含專家、場地、資料、教學(xué)服務(wù)等費(fèi)用）

• 團(tuán)報(bào)價：3人及以上 4680元/人

• 食宿統(tǒng)一安排，費(fèi)用需自理

• 特別說明：參加學(xué)員需提交電子版2寸免冠照片一份（用于證書制作）。

報(bào)名及咨詢

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