| 讲座题目 | AI时代材料研究的数据处理与建模 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 主办单位 | 福建理工大学晶界工程研究所 | ||||
| 联合主办单位 | 材料科学与工程学院 | ||||
| 讲座人 | 张跃 | 讲座人 职称 | 正高 | 主持人 | 张伟儒 |
| 讲座类型 | 自然科学 | 讲座对象 | 全校师生 | 时间 | 2025-11-18 10:00 |
| 地点 | 材料学院大会议室，新教学实验楼433 | ||||
| 讲 座 人 简 介 | 北京航空航天大学教授、博士生导师。1993年获日本国立长冈技术科技大学工学博士学位；1993年至1999年在长冈技术科学大学化学系任助手、副教授；1999年至2021年在北京航空航天大学材料学院任教；现任中国科学院上海硅酸盐研究所客座教授。曾兼任南京工业大学兼职教授、先进功能复合材料技术国防重点实验室兼职教授、中国硅酸盐学会特种陶瓷分会副秘书长、《现代技术陶瓷》、《功能材料》编委等。 主要从事特种陶瓷材料制备、高温陶瓷、超高温服役环境下材料特性表征及计算模拟等领域的研究。获得国防科技进步奖一等奖1项，国家科技进步奖二等奖1项。在国内外学术期刊发表论文200余篇，获得授权国家发明专利13项。主编《计算材料学基础》、《材料计算方法》教材2部。 | ||||
| 讲座 主要内容 | 我们正身处一个由人工智能技术驱动的变革时代，其浪潮席卷了几乎所有科学与工程领域，材料科学也不例外。然而，对于严谨的科学研究而言，仅获得定性的趋势指导或模糊的关联性是远远不够的。材料研究领域因其固有的特殊性，在拥抱AI技术时面临着独特的挑战与机遇，其核心诉求在于建立高精度、可量化、具备物理可解释性的数学模型。随着AI的迅猛发展，各领域的科学技术研究都切实感受到其冲击。但是，对于研究来说，定性的AI指导是远远不够的。特别是材料研究有其特殊性，如多因素，大数据实现困难，数据不仅有数值数据，还有类别、图像等多种类数据；另外，材料研究无论是性能预测还是影响因素优化设计，都需要高精度的多因素、多指标的非线性定量数学模型。本讲座旨在通过介绍一些机器学习实例，使大家了解当今材料研究数据处理和建模的新方法及应用。听众将能全面了解数据驱动材料研究的前沿方法，并掌握如何将这些强大的工具应用于自身的科研实践，从而在AI浪潮中抢占先机，加速新材料的发现与应用进程。 | ||||
字号