AI物理前沿：徐勇教授深度解析
武汉强磁场科学与技术论坛2026年第12期报告人：徐 勇教授，清华大学邀请人：朱增伟教授，华中科技大学时 间：2026年5月14日（周四）15:00地 点：国家脉冲强磁场科学中心B206会议室第一性原理方法为从原子-电子层次理解和预测物质世界提供了理论基础，人工智能（AI）的发展则为物理与材料科学研究带来了新的机遇。报告将围绕第一性原理与AI的交叉前沿，探讨二者融合如何提升电子结构计算与材料设计效率，推动高质量科学数据生成、物理规律挖掘和新材料发现，并展望AI物理研究的未来发展。徐勇徐勇，清华大学物理系长
新书推荐：《人工智能材料学：AI4Materials》
人工智能正深刻重塑材料科学的研究路径。无论是材料结构表征、性质预测与反向设计，还是动态演化模拟、智能图谱解析及文献挖掘，AI已日益成为材料研发的核心工具。近期，科学出版社推出了《人工智能材料学：AI4Materials》，该书系统梳理了AI在材料科学与工程中的应用进展及未来趋势，非常适合材料、化学、物理、计算科学及AI4Science领域的学生与科研人员阅读。书名：人工智能材料学：AI4Materials 作者：潘锋、李舜宁 出版社：科学出版社 出版时间：2025年10月 ISBN：97870308342
华东理工大学推出新一代AI高分子智能研发平台
据人民网、澎湃新闻、华理官微、华理材院等多家媒体报道，华东理工大学材料学院林嘉平教授团队正式发布了AI plus Polymers V3.0平台。自2013年起，华理林嘉平教授团队在国内率先开展基于人工智能的高分子材料研究。经过十余年深入探索，团队成功建立了AI for Polymers创新范式，并首创具有完全自主知识产权的"AI plus Polymers"智能研发平台（首版于2023年3月推出）。2024年1月升级的v2.0版本已汇聚260万条高分子数据及140万条化学反应数据，并具备高分子结构性能检
华理团队推出AI高分子研发平台3.0，引领材料智能设计新时代
近年来人工智能（AI）正以前所未有的力量改造各个行业在高性能高分子新材料这一核心领域AI for Polymers这一科研新模式及其系列AI成果正引领我国材料研发从过去依赖“经验试错”转向由智能驱动的“精准设计”新阶段针对国家在航空航天、先进装备等领域面临的新材料“卡脖子”问题，华东理工大学林嘉平团队在国家自然科学基金、科技部、上海市经信委和市科委等部门的长期大力支持下，自2013年起在国内率先启动基于AI的高分子材料研究。经过十多年持续攻关，团队构建了AI for Polymers新范式，并首创了拥有完
人工智能赋能光刻胶研发，引领材料设计范式革新
作为芯片制造的关键材料，光刻胶的质量深刻影响着集成电路的性能与生产良率。这一长期被日美企业主导的领域，正遭遇传统“试错法”研发效率低、周期长的困境。在上海市经信委科学智能“百团百项”专项的助力下，上海大学张建华、李浩源团队运用人工智能技术，构建了以“数据库—模型池”为核心的先进光刻胶智能设计平台，完成了从需求分析、分子设计到配方性能预测的全链条智能化，驱动研发模式从“经验试错”向“理性设计”跃迁。此项革新有望显著提升研发效率、削减成本，并通过产学研协同，加速实现高端光刻胶的自主可控，为国产化突破开辟新道路
AI赋能可持续能源材料创新设计
【论文链接】https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.6c01084【作者单位】开罗美国大学【论文摘要】随着材料研发复杂度不断提升，传统试错模式已难以满足需求，亟需转向智能化、系统化的AI驱动流程。本文构建了一种具备约束感知能力的人工智能引导框架，用于高效探索化学与结构空间，开发适用于可持续能源的新材料。该流程融合高通量计算、能量敏感建模、机器学习、物理信息生成模型、实验验证及不确定性分析，并始终围绕可持续发展目标展开。其核心在于先进机器学习算法与生成模型的协同作用，确保