"人工智能背景下的多尺度材料模擬技術分享會"在渝圓滿落幕
會議聚焦量子計算、機器學習與材料模擬技術的深度融合，吸引了來自重慶大學、四川大學、中科院綠色智能研究院等30余位高校學者、科研機構專家及企業(yè)代表，圍繞合金材料研發(fā)、核能材料性能優(yōu)化及低碳轉型等議題展開深度探討，共繪材料科學智能化升級新藍圖。
北京泰科攜手產學研力量，共探AI驅動材料研發(fā)新范式
2024年4月24日，由北京泰科博思科技有限公司主辦的"人工智能背景下的多尺度材料模擬技術分享會"在重慶達索系統(tǒng)創(chuàng)新中心成功舉辦。會議聚焦量子計算、機器學習與材料模擬技術的深度融合，吸引了來自重慶大學、四川大學、中科院綠色智能研究院等30余位高校學者、科研機構專家及企業(yè)代表，圍繞合金材料研發(fā)、核能材料性能優(yōu)化及低碳轉型等議題展開深度探討，共繪材料科學智能化升級新藍圖。
前沿報告:AI賦能材料研發(fā)全鏈條突破
會議以達索系統(tǒng)的吳開強經理進行開場致辭拉開序幕，隨后多位專家學者帶來重磅分享：
重慶大學袁媛教授以"先進鎂合金材料的集成計算與設計"為題，探討了人工智能與材料研究的協(xié)同工作現狀與未來。通過多尺度模擬與實驗驗證結合，團隊成功開發(fā)出高強度耐腐蝕鎂合金，為新能源汽車和航空航天領域提供了關鍵材料解決方案。
中國核動力研究設計院覃檢濤助理研究員聚焦核能安全，詳細解析"多尺度模擬技術在反應堆材料輻照效應研究中的應用"，提出基于分子動力學與機器學習聯(lián)用的輻照損傷預測模型，為下一代核反應堆材料的壽命評估與優(yōu)化提供新思路。
西安交通大學趙龍助理研究院通過"電子化合物材料高壓相變行為研究"報告，揭示了極端條件下材料相變機制，其團隊開發(fā)的分子動力學-深度學習耦合框架，實現了高壓相變路徑的高精度預測，為新型功能材料設計開辟新路徑。
技術實踐：AI驅動產學研協(xié)同創(chuàng)新
北京泰科博思科技有限公司技術專家鄭宏博士在"人工智能背景下的合金材料仿真解決方案"報告中，系統(tǒng)展示了AI材料設計平臺。該平臺整合高通量計算、多尺度材料模擬平臺，可快速篩選合金成分并預測服役性能，已在航空航天高溫合金研發(fā)中實現商業(yè)化應用。鄭宏博士進一步通過現場演示"材料性質高通量計算及機器學習模型建立"，直觀呈現從數據采集、特征工程到模型部署的全流程智能化工具鏈。
達索系統(tǒng)技術顧問王曉軍則聚焦工業(yè)實踐，以"合金材料全流程多工藝一體化分析"為例，分享了SIMULIA平臺在材料成型、加工及性能優(yōu)化中的協(xié)同仿真能力。此外，達索系統(tǒng)教育合作部董文豪詳細解讀"3DEXPERIENCE助力高校產學研提升及人才培養(yǎng)"計劃，強調通過數字化工具與產業(yè)需求對接，加速復合型材料科學家的培養(yǎng)。
共話未來：構建材料創(chuàng)新生態(tài)體系
自由討論環(huán)節(jié)，與會專家一致認為，材料科學的智能化轉型需產學研深度協(xié)同。"AI技術正推動材料研發(fā)從‘經驗驅動’向‘模型驅動’跨越，但數據標準化、跨尺度模型泛化能力等挑戰(zhàn)仍需攻克。"北京泰科代表鄭宏博士回應稱，公司將聯(lián)合高校開展多方位的合作模式，通過達索系統(tǒng)的整體化解決方案，降低科研機構與企業(yè)的技術應用門檻。
會議主辦方北京泰科博思科技有限公司表示，此次分享會標志著國產材料仿真技術邁入新階段。未來將深化與成渝地區(qū)高校合作，共建"材料智能研發(fā)聯(lián)合實驗室"，推動數據共享、模型共創(chuàng)與成果轉化，助力我國新材料產業(yè)在全球競爭中搶占先機。
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