課題申報(bào)書空表一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的智能材料性能預(yù)測與設(shè)計(jì)方法研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：XX大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用基礎(chǔ)研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在通過多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建智能材料性能預(yù)測與設(shè)計(jì)的新方法，解決傳統(tǒng)材料研發(fā)周期長、成本高、效率低的關(guān)鍵問題。項(xiàng)目以金屬材料、高分子材料及復(fù)合材料為研究對(duì)象，整合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)信息、計(jì)算模擬及工業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)，構(gòu)建大規(guī)模、多模態(tài)的材料數(shù)據(jù)庫。采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer等深度學(xué)習(xí)模型，結(jié)合物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）方法，實(shí)現(xiàn)材料結(jié)構(gòu)、成分與性能之間復(fù)雜關(guān)系的精準(zhǔn)映射。研究將重點(diǎn)開發(fā)基于多源數(shù)據(jù)融合的特征提取算法，優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力，并通過遷移學(xué)習(xí)降低對(duì)新材料的預(yù)測成本。預(yù)期成果包括一套完整的智能材料設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)，能夠?qū)崿F(xiàn)材料性能的快速預(yù)測與逆向設(shè)計(jì)，以及一系列具有高附加值的新型材料。此外，項(xiàng)目將建立材料性能預(yù)測的可靠性評(píng)估體系，為智能材料研發(fā)提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。研究成果將推動(dòng)材料科學(xué)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方向轉(zhuǎn)型，提升我國在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中的核心競爭力。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、存在的問題及研究的必要性

材料科學(xué)是現(xiàn)代工業(yè)和科技發(fā)展的基石，其進(jìn)步程度深刻影響著國民經(jīng)濟(jì)、國家安全及人類生活質(zhì)量。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展和計(jì)算能力的指數(shù)級(jí)增長，傳統(tǒng)依賴實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)、經(jīng)驗(yàn)積累的材料研發(fā)模式逐漸暴露出其局限性。全球材料研發(fā)投入巨大，但新材料的發(fā)現(xiàn)周期長、成功率低，且難以滿足日益增長的高性能、多功能、綠色化材料需求。特別是在航空航天、新能源汽車、生物醫(yī)藥、信息技術(shù)等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，對(duì)新型材料的需求極為迫切，如何快速、高效、精準(zhǔn)地設(shè)計(jì)出滿足特定性能要求的新材料，已成為制約產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵瓶頸。

當(dāng)前，材料科學(xué)領(lǐng)域正經(jīng)歷著深刻的變革，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法逐漸成為重要的研究范式。大數(shù)據(jù)、（）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的引入，為材料研發(fā)帶來了新的機(jī)遇。國內(nèi)外眾多研究團(tuán)隊(duì)已開始探索利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測材料性能，例如美國DFTHub、MaterialsProject等平臺(tái)積累了海量的計(jì)算和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并開發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的性能預(yù)測工具。國內(nèi)也在積極布局，如北京大學(xué)、中科院上海硅酸鹽研究所、北京月之暗面科技有限公司等，在材料基因組計(jì)劃、機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測材料物理化學(xué)性質(zhì)等方面取得了顯著進(jìn)展。這些工作主要集中在單一類型的數(shù)據(jù)（如實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或第一性原理計(jì)算數(shù)據(jù)）和特定性能（如帶隙、形成能）的預(yù)測，且模型的可解釋性和泛化能力仍有待提高。

盡管取得了一定成果，但現(xiàn)有研究仍存在諸多問題，制約了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)材料研發(fā)的深入發(fā)展：

首先，材料數(shù)據(jù)的異構(gòu)性和稀缺性問題突出。材料信息涉及結(jié)構(gòu)、成分、工藝、性能等多個(gè)維度，數(shù)據(jù)來源多樣，格式不統(tǒng)一，質(zhì)量參差不齊。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)往往昂貴且耗時(shí)，高精度計(jì)算數(shù)據(jù)計(jì)算量巨大，而實(shí)際應(yīng)用中的工業(yè)數(shù)據(jù)則難以獲取。這種數(shù)據(jù)分布不均、標(biāo)注不足、冗余信息與缺失值并存的問題，嚴(yán)重影響了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。

其次，單一數(shù)據(jù)源或淺層學(xué)習(xí)方法的局限性明顯。過度依賴某一類型的數(shù)據(jù)（如僅使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)）會(huì)導(dǎo)致模型缺乏物理約束，預(yù)測精度難以保證；而僅使用計(jì)算數(shù)據(jù)則成本高昂且無法完全模擬真實(shí)工況?，F(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型多為淺層或通用模型，難以有效處理材料領(lǐng)域高度復(fù)雜的非線性關(guān)系和長程依賴問題，尤其是在預(yù)測多目標(biāo)性能、理解構(gòu)效關(guān)系、指導(dǎo)逆向設(shè)計(jì)等方面表現(xiàn)不足。

再次，模型的可解釋性和可靠性缺乏有效評(píng)估手段。材料設(shè)計(jì)是一個(gè)涉及多物理場、多尺度相互作用的復(fù)雜過程，機(jī)器學(xué)習(xí)模型作為“黑箱”，其預(yù)測結(jié)果的物理依據(jù)和可靠性難以得到充分驗(yàn)證。缺乏有效的模型可解釋性工具和不確定性量化方法，使得研究人員難以信任并應(yīng)用模型指導(dǎo)實(shí)際研發(fā)，也阻礙了新方法在工業(yè)界的推廣。

因此，開展基于多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的智能材料性能預(yù)測與設(shè)計(jì)方法研究顯得尤為必要。通過整合實(shí)驗(yàn)、計(jì)算、文獻(xiàn)、應(yīng)用等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，有望突破傳統(tǒng)方法的瓶頸，實(shí)現(xiàn)材料性能的高效、精準(zhǔn)預(yù)測與智能設(shè)計(jì)，從而加速新材料的研發(fā)進(jìn)程，滿足國家戰(zhàn)略需求和產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要。

2.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究具有重要的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和學(xué)術(shù)價(jià)值，將推動(dòng)材料科學(xué)與的深度融合，產(chǎn)生廣泛而深遠(yuǎn)的影響。

在社會(huì)價(jià)值方面，項(xiàng)目致力于解決關(guān)系國計(jì)民生和國家戰(zhàn)略安全的關(guān)鍵材料問題。通過開發(fā)智能材料設(shè)計(jì)方法，可以加速高性能結(jié)構(gòu)材料（如輕質(zhì)高強(qiáng)合金、高溫合金）、功能材料（如半導(dǎo)體材料、催化劑、儲(chǔ)能材料）和生物醫(yī)用材料等的研發(fā)進(jìn)程，為航空航天技術(shù)的突破、新能源汽車產(chǎn)業(yè)的升級(jí)、能源安全戰(zhàn)略的實(shí)施、人口老齡化健康保障等提供新的材料解決方案。例如，精準(zhǔn)預(yù)測材料的耐腐蝕性、疲勞壽命等性能，有助于提升關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施（如橋梁、高鐵）的安全性和服役壽命；開發(fā)高效催化劑可以降低化工生產(chǎn)的能耗和污染，助力實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)。項(xiàng)目的成果將直接服務(wù)于國家重大科技專項(xiàng)和重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，提升我國在全球材料科技領(lǐng)域的競爭力，保障產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈安全穩(wěn)定。

在經(jīng)濟(jì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目旨在通過技術(shù)創(chuàng)新降低新材料研發(fā)的成本和周期，培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。傳統(tǒng)材料研發(fā)模式投入巨大，風(fēng)險(xiǎn)高，周期長，往往需要數(shù)年甚至十年以上才能將新材料推向市場。而智能化設(shè)計(jì)方法可以顯著縮短研發(fā)周期（可能從數(shù)年縮短至數(shù)月甚至數(shù)周），降低試錯(cuò)成本（據(jù)估計(jì)可節(jié)省高達(dá)80%的研發(fā)費(fèi)用），提高新材料的商業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)化率。項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)出的智能材料設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)，可以作為商業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)，為高校、科研院所及企業(yè)提供技術(shù)支持，形成新的技術(shù)市場和服務(wù)產(chǎn)業(yè)。此外，項(xiàng)目成果將促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，帶動(dòng)高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、芯片等領(lǐng)域的進(jìn)步，產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

在學(xué)術(shù)價(jià)值方面，本項(xiàng)目將推動(dòng)材料科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等多學(xué)科的交叉融合，產(chǎn)生新的研究范式和方法論。項(xiàng)目深入探索多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合策略，研究適用于材料領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)（如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），并發(fā)展模型可解釋性和不確定性量化方法，將豐富和發(fā)展的理論體系。特別是在材料科學(xué)領(lǐng)域，項(xiàng)目將構(gòu)建更全面、更精準(zhǔn)的材料數(shù)據(jù)庫，揭示更深層次的構(gòu)效關(guān)系，為理解材料的微觀結(jié)構(gòu)與宏觀性能之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)提供新的視角和工具。研究成果將發(fā)表在高水平的國際期刊和會(huì)議上，培養(yǎng)一批掌握跨學(xué)科知識(shí)的復(fù)合型研究人才，促進(jìn)國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流與合作，提升我國在智能材料設(shè)計(jì)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力。同時(shí)，項(xiàng)目的研究思路和方法可以為其他復(fù)雜系統(tǒng)（如藥物設(shè)計(jì)、能源轉(zhuǎn)化、環(huán)境治理）的性能預(yù)測與優(yōu)化提供借鑒和參考，具有廣泛的學(xué)科溢出效應(yīng)。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的材料性能預(yù)測與設(shè)計(jì)領(lǐng)域，國際前沿研究起步較早，已積累了豐碩的成果，并形成了多個(gè)重要的研究平臺(tái)和方向。美國作為該領(lǐng)域的主要先驅(qū)之一，依托其強(qiáng)大的國家實(shí)驗(yàn)室體系、頂尖高校和活躍的工業(yè)界，在材料基因組計(jì)劃（MaterialsGenomeInitiative,MGI）的推動(dòng)下，構(gòu)建了如MaterialsProject、OQMD（OpenQuantumMaterialsDatabase）、AFLOW（AcceleratedFrameworkforOpenCatalysis）等大型開放數(shù)據(jù)庫，整合了第一性原理計(jì)算、實(shí)驗(yàn)測量和理論計(jì)算等多源數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)庫為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和應(yīng)用提供了基礎(chǔ)?；谶@些數(shù)據(jù)，研究者們開發(fā)了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測材料的各種性能，如帶隙、形成能、硬度、熱穩(wěn)定性、電導(dǎo)率等。早期的模型多采用簡單的線性回歸、支持向量機(jī)（SVM）和隨機(jī)森林（RandomForest）等方法，在特定任務(wù)上取得了一定的成功。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，研究者們開始探索更復(fù)雜的模型架構(gòu)。例如，Maurer等人使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）預(yù)測無機(jī)材料的帶隙；Zhang等人利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）處理材料的結(jié)構(gòu)信息，預(yù)測其力學(xué)性能；Jeon等人結(jié)合圖卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制，預(yù)測催化活性。這些工作初步展示了深度學(xué)習(xí)在材料科學(xué)中的應(yīng)用潛力。

在模型開發(fā)方面，物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）成為了一個(gè)重要的研究方向。PINN將物理方程（如熱力學(xué)定律、動(dòng)力學(xué)方程）作為約束加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)中，使得模型在預(yù)測結(jié)果的同時(shí)必須滿足物理規(guī)律，從而提高了模型的泛化能力和可解釋性。例如，Perdew等人將密度泛函理論（DFT）方程融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于預(yù)測材料的能量；Chen等人則將相場動(dòng)力學(xué)方程與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，模擬材料的相變過程。此外，遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、主動(dòng)學(xué)習(xí)等策略也被應(yīng)用于材料性能預(yù)測，以解決數(shù)據(jù)稀缺、標(biāo)注成本高等問題，提高模型的訓(xùn)練效率和預(yù)測精度。

歐洲也在該領(lǐng)域投入了大量資源，通過歐委會(huì)的“地平線歐洲”（HorizonEurope）等項(xiàng)目，支持了多個(gè)材料模擬和設(shè)計(jì)的研究計(jì)劃。例如，MAXENTря（MAXimumentropyENsemble）項(xiàng)目旨在利用機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯推斷加速材料發(fā)現(xiàn)；MaterialsDesignandDiscovery（M4D2）項(xiàng)目則致力于開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的材料設(shè)計(jì)工作流。歐洲的研究更加注重理論與實(shí)驗(yàn)的結(jié)合，以及模型的可解釋性和可靠性。一些研究團(tuán)隊(duì)專注于開發(fā)可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，例如使用LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanations）或SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）等方法來理解模型預(yù)測的依據(jù)。此外，歐洲在材料實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和計(jì)算資源的整合方面也取得了進(jìn)展，如EuropeanMaterialsResearchInfrastructure(EMRI)等平臺(tái)的建設(shè)。

亞洲地區(qū)，特別是中國和日本，也在快速跟進(jìn)并取得顯著進(jìn)展。中國在材料基因組計(jì)劃和應(yīng)用方面表現(xiàn)活躍，涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀的研究團(tuán)隊(duì)和初創(chuàng)公司，如北京月之暗面科技有限公司、上海深之度科技有限公司等，開發(fā)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的材料設(shè)計(jì)軟件和平臺(tái)。國內(nèi)高校和研究機(jī)構(gòu)在材料數(shù)據(jù)整合、機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)方面發(fā)表了大量高水平論文，并在預(yù)測材料性能、理解構(gòu)效關(guān)系、指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)合成等方面取得了重要成果。例如，一些研究利用深度學(xué)習(xí)預(yù)測材料的晶體結(jié)構(gòu)；另一些研究則探索了材料在不同服役條件下的性能演變規(guī)律。在模型方面，除了廣泛采用GNN、PINN等先進(jìn)技術(shù)外，國內(nèi)研究者還嘗試將強(qiáng)化學(xué)習(xí)等智能體方法用于材料高通量篩選和優(yōu)化設(shè)計(jì)。

日本在材料科學(xué)領(lǐng)域擁有深厚的傳統(tǒng)積淀，特別是在金屬合金、陶瓷和電子材料方面。日本的研究更注重結(jié)合實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和理論計(jì)算，在開發(fā)高精度預(yù)測模型和建立可靠的數(shù)據(jù)庫方面投入較多。例如，日本材料研究所（JIM）等機(jī)構(gòu)建立了專門的合金數(shù)據(jù)庫，并開發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的合金設(shè)計(jì)工具。日本研究者也在探索使用深度學(xué)習(xí)理解材料的微觀機(jī)制，如位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)、相變動(dòng)力學(xué)等。

盡管國內(nèi)外在材料性能預(yù)測與設(shè)計(jì)方面取得了長足進(jìn)步，但仍存在一些普遍性的問題和尚未被充分解決的問題或研究空白：

首先，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度融合與融合機(jī)制研究不足?，F(xiàn)有研究大多基于單一類型的數(shù)據(jù)（如實(shí)驗(yàn)或計(jì)算）或簡單拼接不同來源的數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)之間復(fù)雜關(guān)聯(lián)的有效建模方法。如何設(shè)計(jì)有效的特征表示和學(xué)習(xí)范式，以充分利用不同數(shù)據(jù)源（如高維實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、抽象的計(jì)算數(shù)據(jù)、定性文獻(xiàn)信息、半結(jié)構(gòu)化的應(yīng)用數(shù)據(jù)）所蘊(yùn)含的互補(bǔ)信息，是一個(gè)亟待解決的關(guān)鍵問題。

其次，深度學(xué)習(xí)模型在材料領(lǐng)域的復(fù)雜性和可解釋性仍需提升。材料性能是材料結(jié)構(gòu)、成分、工藝、環(huán)境等多因素綜合作用的結(jié)果，其內(nèi)在機(jī)理復(fù)雜且往往涉及多尺度、多物理場耦合?，F(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型在處理這種高度復(fù)雜性方面仍顯不足，模型的泛化能力、魯棒性和對(duì)極端情況（如非理想制備條件、服役環(huán)境）的預(yù)測能力有待加強(qiáng)。同時(shí)，材料科學(xué)領(lǐng)域?qū)δＰ偷目山忉屝砸筝^高，需要理解模型為何做出某種預(yù)測，現(xiàn)有模型大多仍是“黑箱”，難以滿足科學(xué)發(fā)現(xiàn)的需求。

再次，面向多目標(biāo)、多約束的智能材料優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究不足。實(shí)際材料應(yīng)用往往需要同時(shí)滿足多個(gè)甚至相互沖突的性能指標(biāo)（如強(qiáng)度與輕量化的矛盾），并受到成本、制備工藝、環(huán)境適應(yīng)性等多重約束。目前的研究大多集中于單目標(biāo)性能預(yù)測，缺乏有效的多目標(biāo)優(yōu)化算法和考慮約束條件的智能設(shè)計(jì)框架，難以直接指導(dǎo)復(fù)雜工況下的材料創(chuàng)新設(shè)計(jì)。

此外，模型的不確定性量化、驗(yàn)證與可靠性評(píng)估體系尚未完善。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)果往往帶有不確定性，而現(xiàn)有研究很少系統(tǒng)地評(píng)估和量化這種不確定性，尤其是在面對(duì)新數(shù)據(jù)或未知材料時(shí)。缺乏可靠的驗(yàn)證手段和完善的可靠性評(píng)估體系，使得模型在實(shí)際應(yīng)用中的風(fēng)險(xiǎn)難以控制。如何建立一套適用于材料領(lǐng)域的、結(jié)合數(shù)據(jù)、模型和物理約束的可靠性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，是保障智能化設(shè)計(jì)結(jié)果可信度的重要前提。

最后，智能化設(shè)計(jì)工具與實(shí)際研發(fā)流程的銜接有待加強(qiáng)。雖然已經(jīng)開發(fā)出一些材料設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)，但它們與實(shí)驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、工業(yè)界的生產(chǎn)工藝等環(huán)節(jié)的集成度不高，智能化設(shè)計(jì)的效率優(yōu)勢未能充分發(fā)揮。如何構(gòu)建一個(gè)閉環(huán)的、從數(shù)據(jù)采集到設(shè)計(jì)驗(yàn)證的智能化研發(fā)平臺(tái)，打通基礎(chǔ)研究、技術(shù)開發(fā)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的鏈條，是推動(dòng)智能化設(shè)計(jì)走向?qū)嶋H應(yīng)用的關(guān)鍵。

綜上所述，現(xiàn)有研究為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的材料性能預(yù)測與設(shè)計(jì)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，但面對(duì)材料科學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)特性、多源數(shù)據(jù)融合需求、模型可解釋性與可靠性挑戰(zhàn)以及實(shí)際應(yīng)用挑戰(zhàn)，仍有大量的研究工作要做。本項(xiàng)目正是針對(duì)這些挑戰(zhàn)，旨在通過創(chuàng)新性的研究，突破現(xiàn)有瓶頸，推動(dòng)智能材料設(shè)計(jì)進(jìn)入一個(gè)新的發(fā)展階段。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在攻克智能材料性能預(yù)測與設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵科學(xué)問題和技術(shù)瓶頸，通過多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的深度融合，構(gòu)建一套高效、精準(zhǔn)、可解釋的智能材料設(shè)計(jì)理論與方法體系，并開發(fā)相應(yīng)的軟件平臺(tái)。具體研究目標(biāo)如下：

（1）建立一套面向材料科學(xué)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合理論與方法，實(shí)現(xiàn)不同類型數(shù)據(jù)（實(shí)驗(yàn)、計(jì)算、文獻(xiàn)、應(yīng)用）的有效整合與互補(bǔ)利用。

（2）開發(fā)一系列適用于材料性能預(yù)測與設(shè)計(jì)的先進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型，特別是融合物理信息約束的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer等模型，提升模型的預(yù)測精度、泛化能力和魯棒性。

（3）研究材料構(gòu)效關(guān)系的深度表征與學(xué)習(xí)機(jī)制，揭示多源數(shù)據(jù)中隱藏的復(fù)雜非線性關(guān)系，為理解材料性能的內(nèi)在機(jī)理提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的見解。

（4）構(gòu)建模型可解釋性與不確定性量化方法，提高模型預(yù)測結(jié)果的透明度和可信度，為智能材料設(shè)計(jì)提供可靠依據(jù)。

（5）開發(fā)一套集成數(shù)據(jù)融合、模型訓(xùn)練、性能預(yù)測、逆向設(shè)計(jì)、可解釋性分析等功能于一體的智能材料設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)原型，并進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證。

通過實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本項(xiàng)目期望顯著提升新材料研發(fā)的效率，降低研發(fā)成本，為我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供強(qiáng)有力的材料支撐。

2.研究內(nèi)容

圍繞上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將開展以下五個(gè)方面的研究內(nèi)容：

（1）多源異構(gòu)材料數(shù)據(jù)的融合理論與方法研究

針對(duì)材料數(shù)據(jù)類型多樣（結(jié)構(gòu)、成分、工藝、性能、文獻(xiàn)、應(yīng)用等）、格式不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊、分布不均等問題，本研究將重點(diǎn)探索有效的數(shù)據(jù)融合策略。首先，研究不同類型數(shù)據(jù)的特征提取與表示方法，例如，將材料結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)表示，將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與計(jì)算數(shù)據(jù)映射到共同的表征空間。其次，開發(fā)數(shù)據(jù)融合模型，嘗試基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多模態(tài)學(xué)習(xí)等方法，融合多源數(shù)據(jù)的信息，構(gòu)建更全面、更高質(zhì)量的材料表征向量。再次，研究數(shù)據(jù)增強(qiáng)與數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，處理數(shù)據(jù)中的噪聲、缺失值和冗余信息，提升融合數(shù)據(jù)的質(zhì)量。最后，建立數(shù)據(jù)融合效果評(píng)估體系，通過交叉驗(yàn)證、對(duì)比實(shí)驗(yàn)等方法，評(píng)估融合數(shù)據(jù)對(duì)模型性能的提升程度。本部分的研究假設(shè)是：通過有效的多源數(shù)據(jù)融合，可以構(gòu)建比單一數(shù)據(jù)源更豐富、更準(zhǔn)確的材料表征，從而顯著提升后續(xù)深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測精度和泛化能力。

（2）面向材料科學(xué)的高性能深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)

本研究將針對(duì)材料性能預(yù)測的復(fù)雜性和特殊性，開發(fā)一系列先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型。首先，深入研究圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在材料結(jié)構(gòu)信息處理中的應(yīng)用，探索不同的圖架構(gòu)、節(jié)點(diǎn)和邊特征設(shè)計(jì)，以及圖卷積、圖注意力等機(jī)制的有效結(jié)合方式。其次，研究Transformer模型在處理材料序列信息（如原子序列、分子序列）和長程依賴關(guān)系方面的潛力，并將其與GNN等方法結(jié)合，構(gòu)建更強(qiáng)大的模型。再次，重點(diǎn)研究物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）方法，將密度泛函理論、相場方程等關(guān)鍵的物理定律作為約束加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)中，提高模型預(yù)測的物理合理性和泛化能力。此外，探索其他先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如主動(dòng)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)等，以解決數(shù)據(jù)稀缺、模型訓(xùn)練效率等問題。本部分的研究假設(shè)是：融合了物理約束和先進(jìn)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型，能夠在保證物理合理性的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng)模型更高的預(yù)測精度和更好的泛化能力，能夠有效處理材料領(lǐng)域的高度復(fù)雜性。

（3）材料構(gòu)效關(guān)系的深度表征與學(xué)習(xí)機(jī)制研究

本研究旨在利用開發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型，深入挖掘材料結(jié)構(gòu)、成分、工藝、環(huán)境等因素與性能之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。首先，利用模型學(xué)習(xí)材料數(shù)據(jù)的低維表示，揭示材料空間中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和高維特征空間中的關(guān)鍵模式。其次，通過可視化技術(shù)、特征重要性分析等方法，解讀模型學(xué)習(xí)到的特征，探索影響材料性能的關(guān)鍵因素及其相互作用機(jī)制。再次，研究模型在不同任務(wù)（如性能預(yù)測、分類、生成）中的學(xué)習(xí)差異，理解模型如何適應(yīng)不同的材料科學(xué)問題。最后，結(jié)合理論計(jì)算和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，驗(yàn)證模型揭示的構(gòu)效關(guān)系，加深對(duì)材料科學(xué)基本原理的理解。本部分的研究假設(shè)是：深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)到超越傳統(tǒng)表征方法的、更深層次的材料構(gòu)效關(guān)系，這些關(guān)系能夠?yàn)槔斫獠牧闲袨楹椭笇?dǎo)新材料設(shè)計(jì)提供新的科學(xué)見解。

（4）模型可解釋性與不確定性量化方法研究

針對(duì)深度學(xué)習(xí)模型“黑箱”特性及其在材料設(shè)計(jì)中的應(yīng)用需求，本研究將研究模型的可解釋性和不確定性量化方法。首先，研究適用于材料領(lǐng)域的模型可解釋性技術(shù)，如基于梯度的方法（如LIME、SHAP）、基于代理模型的方法、基于規(guī)則提取的方法等，開發(fā)能夠解釋模型預(yù)測依據(jù)的工具。其次，研究模型預(yù)測結(jié)果的不確定性量化方法，如貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高斯過程回歸、集成學(xué)習(xí)不確定性估計(jì)等，量化模型預(yù)測的置信區(qū)間，評(píng)估模型在未知數(shù)據(jù)上的可靠性。再次，結(jié)合材料科學(xué)的特點(diǎn)，研究如何將模型的物理解釋和不確定性量化結(jié)果結(jié)合起來，為材料設(shè)計(jì)提供更全面、更可靠的決策支持。最后，建立模型評(píng)估指標(biāo)體系，綜合評(píng)估模型的預(yù)測精度、可解釋性、不確定性量化能力等。本部分的研究假設(shè)是：通過有效的可解釋性和不確定性量化方法，可以顯著提高材料設(shè)計(jì)模型的可信度，使其結(jié)果更可靠、更易于被研究人員和工程師接受和使用。

（5）智能材料設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)開發(fā)與應(yīng)用驗(yàn)證

在完成上述理論研究和技術(shù)開發(fā)的基礎(chǔ)上，本研究將開發(fā)一套集成化的智能材料設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)原型。該平臺(tái)將包含數(shù)據(jù)管理模塊、模型訓(xùn)練模塊、性能預(yù)測模塊、逆向設(shè)計(jì)模塊、可解釋性分析模塊等功能，并提供友好的用戶界面。平臺(tái)將首先在選定的材料體系（如金屬合金、高分子材料）中進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，通過與現(xiàn)有設(shè)計(jì)方法的對(duì)比，評(píng)估平臺(tái)的性能和效率提升。其次，收集用戶反饋，對(duì)平臺(tái)進(jìn)行迭代優(yōu)化和功能擴(kuò)展。最后，探索平臺(tái)在更多材料體系和工業(yè)應(yīng)用場景中的潛力，為推動(dòng)智能化設(shè)計(jì)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。本部分的研究假設(shè)是：集成的智能材料設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)能夠顯著提高材料研發(fā)的效率，降低研發(fā)成本，并能有效地輔助材料科學(xué)家和工程師進(jìn)行新材料的設(shè)計(jì)與開發(fā)。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、模型開發(fā)、計(jì)算模擬、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的多學(xué)科交叉研究方法，具體包括：

（1）研究方法

1.**機(jī)器學(xué)習(xí)方法：**廣泛采用并改進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型，特別是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）、Transformer等，用于材料數(shù)據(jù)的表征、關(guān)聯(lián)挖掘和性能預(yù)測。同時(shí)，結(jié)合集成學(xué)習(xí)、主動(dòng)學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)等方法，提升模型的泛化能力、魯棒性和學(xué)習(xí)效率。

2.**數(shù)據(jù)融合技術(shù)：**應(yīng)用圖嵌入、多模態(tài)學(xué)習(xí)、特征交叉等方法，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)、成分、實(shí)驗(yàn)、計(jì)算、文獻(xiàn)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效融合與互補(bǔ)。

3.**可解釋（X）方法：**運(yùn)用LIME、SHAP、注意力機(jī)制分析、梯度分析等方法，解釋深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)果，揭示構(gòu)效關(guān)系的內(nèi)在機(jī)制。

4.**不確定性量化方法：**采用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高斯過程、集成方法（如Bagging、Boosting）及其變種，對(duì)模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行不確定性估計(jì)。

5.**計(jì)算模擬方法：**利用第一性原理計(jì)算（如DFT）、分子動(dòng)力學(xué)（MD）、相場模擬等手段，生成高質(zhì)量的訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，特別是在缺乏實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或?qū)嶒?yàn)成本高昂的情況下。

6.**統(tǒng)計(jì)分析方法：**應(yīng)用回歸分析、降維分析（PCA、t-SNE）、聚類分析等，評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量、分析數(shù)據(jù)特征、驗(yàn)證模型性能。

（2）實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.**材料制備與表征：**針對(duì)選定的重點(diǎn)研究材料體系（如特定系列的合金、高分子），設(shè)計(jì)和制備一系列具有代表性成分或結(jié)構(gòu)的樣品。利用先進(jìn)的表征技術(shù)（如XRD、SEM、TEM、XPS、光譜分析等）獲取樣品的結(jié)構(gòu)、成分和基本性能數(shù)據(jù)，作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源。

2.**性能測試：**對(duì)制備的樣品進(jìn)行系統(tǒng)的性能測試，包括但不限于力學(xué)性能（強(qiáng)度、硬度、韌性）、熱學(xué)性能（熱導(dǎo)率、熱穩(wěn)定性）、電學(xué)性能（導(dǎo)電率）、光學(xué)性能、催化活性等，根據(jù)項(xiàng)目目標(biāo)選擇關(guān)鍵性能指標(biāo)進(jìn)行深入研究。

3.**模型驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：**設(shè)計(jì)一系列驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，將模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)驗(yàn)測量結(jié)果進(jìn)行直接對(duì)比。例如，對(duì)已知成分的材料進(jìn)行性能預(yù)測，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性；改變關(guān)鍵結(jié)構(gòu)或成分參數(shù)，觀察模型預(yù)測的趨勢是否與實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象一致。

（3）數(shù)據(jù)收集與分析方法

1.**數(shù)據(jù)收集：**構(gòu)建項(xiàng)目專屬的多源數(shù)據(jù)集，包括：

***實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：**通過實(shí)驗(yàn)室自主制備和測試獲取，涵蓋結(jié)構(gòu)、成分、工藝參數(shù)和多種性能。

***計(jì)算數(shù)據(jù)：**利用高通量計(jì)算平臺(tái)（如超算中心）進(jìn)行第一性原理計(jì)算、分子動(dòng)力學(xué)模擬等，獲取大量理論預(yù)測數(shù)據(jù)。

***文獻(xiàn)數(shù)據(jù)：**系統(tǒng)性地從材料科學(xué)數(shù)據(jù)庫（如MatWeb、ASM、NISTMaterialsDataRepository）和科學(xué)文獻(xiàn)中挖掘已發(fā)表的材料數(shù)據(jù)，包括性能、制備方法、應(yīng)用信息等，并進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。

***應(yīng)用數(shù)據(jù)：**收集部分工業(yè)界已商業(yè)化的材料的實(shí)際應(yīng)用性能和工況數(shù)據(jù)（在可能的情況下）。

2.**數(shù)據(jù)預(yù)處理：**對(duì)收集到的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗（處理缺失值、異常值）、格式統(tǒng)一、歸一化/標(biāo)準(zhǔn)化、特征工程（如生成描述材料結(jié)構(gòu)的拓?fù)渲笖?shù)、幾何參數(shù)，提取文獻(xiàn)中的關(guān)鍵信息）等操作。

3.**數(shù)據(jù)分析：**

***數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）：**可視化數(shù)據(jù)分布，分析不同數(shù)據(jù)源之間的關(guān)聯(lián)性，初步理解材料特性。

***模型訓(xùn)練與評(píng)估：**將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，用于模型的訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)優(yōu)和性能評(píng)估（如均方根誤差RMSE、R2系數(shù)等）。

***模型解釋與不確定性分析：**應(yīng)用X方法解釋模型預(yù)測，利用不確定性量化技術(shù)評(píng)估預(yù)測結(jié)果的置信度。

***構(gòu)效關(guān)系分析：**通過模型學(xué)習(xí)到的特征、重要性排序、可視化等方法，深入分析材料結(jié)構(gòu)/成分/工藝等因素對(duì)性能的影響規(guī)律。

4.**結(jié)果整合與驗(yàn)證：**將模型預(yù)測結(jié)果、解釋分析、不確定性評(píng)估與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果進(jìn)行整合對(duì)比，全面評(píng)估研究成效。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線和關(guān)鍵步驟展開：

（1）**第一階段：基礎(chǔ)理論與方法研究（第1-12個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟：**

1.**文獻(xiàn)調(diào)研與數(shù)據(jù)調(diào)研：**全面調(diào)研國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，明確技術(shù)難點(diǎn)和項(xiàng)目特色。調(diào)研并初步評(píng)估可用的公開材料數(shù)據(jù)庫和文獻(xiàn)資源。

2.**數(shù)據(jù)集構(gòu)建規(guī)劃：**確定重點(diǎn)研究材料體系，制定詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)計(jì)劃、計(jì)算模擬計(jì)劃和文獻(xiàn)挖掘計(jì)劃。

3.**初步實(shí)驗(yàn)與計(jì)算：**開展少量關(guān)鍵實(shí)驗(yàn)和計(jì)算，獲取種子數(shù)據(jù)，用于初步驗(yàn)證數(shù)據(jù)融合策略和模型框架。

4.**數(shù)據(jù)預(yù)處理方法研究：**研究并實(shí)現(xiàn)針對(duì)材料多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和特征提取算法。

5.**基礎(chǔ)模型框架設(shè)計(jì)：**設(shè)計(jì)初步的GNN、PINN等模型架構(gòu)，并研究數(shù)據(jù)融合的具體實(shí)現(xiàn)方式。

***產(chǎn)出：**詳細(xì)的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方案，初步的數(shù)據(jù)預(yù)處理代碼庫，基礎(chǔ)模型框架設(shè)計(jì)文檔。

（2）**第二階段：核心模型開發(fā)與數(shù)據(jù)融合（第13-24個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟：**

1.**大規(guī)模數(shù)據(jù)采集：**按照計(jì)劃，系統(tǒng)開展實(shí)驗(yàn)合成、計(jì)算模擬，并大規(guī)模挖掘文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建項(xiàng)目核心數(shù)據(jù)集。

2.**多源數(shù)據(jù)融合實(shí)施：**應(yīng)用所設(shè)計(jì)的融合方法，將多源數(shù)據(jù)整合為統(tǒng)一的表示形式。

3.**先進(jìn)模型開發(fā)與訓(xùn)練：**開發(fā)并優(yōu)化GNN、PINN、Transformer等深度學(xué)習(xí)模型，利用融合數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)。探索模型組合與集成策略。

4.**模型性能評(píng)估：**在標(biāo)準(zhǔn)測試集上全面評(píng)估模型的預(yù)測精度、泛化能力、計(jì)算效率等。

***產(chǎn)出：**完整的多源異構(gòu)材料數(shù)據(jù)集，高效的數(shù)據(jù)融合模塊，性能優(yōu)越的深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型原型，模型評(píng)估報(bào)告。

（3）**第三階段：構(gòu)效關(guān)系分析與模型可解釋性（第25-36個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟：**

1.**深度模型分析：**應(yīng)用可視化、特征重要性分析等方法，深入解讀模型學(xué)習(xí)到的材料構(gòu)效關(guān)系。

2.**可解釋性方法研究與實(shí)現(xiàn)：**研究并實(shí)現(xiàn)多種X方法，應(yīng)用于材料預(yù)測模型，解釋模型決策過程。

3.**不確定性量化研究：**研究并實(shí)現(xiàn)不確定性量化方法，評(píng)估模型預(yù)測的可靠性。

4.**實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與模型修正：**設(shè)計(jì)針對(duì)性的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證模型揭示的構(gòu)效關(guān)系和可解釋性結(jié)果，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行修正和改進(jìn)。

***產(chǎn)出：**對(duì)材料構(gòu)效關(guān)系的深刻理解，可解釋的模型版本，帶不確定性量化能力的模型，驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

（4）**第四階段：軟件平臺(tái)開發(fā)與應(yīng)用驗(yàn)證（第37-48個(gè)月）**

***關(guān)鍵步驟：**

1.**軟件平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)：**設(shè)計(jì)集成數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、預(yù)測、解釋、不確定性分析等功能的軟件平臺(tái)架構(gòu)。

2.**平臺(tái)功能模塊開發(fā)：**分模塊開發(fā)平臺(tái)的核心功能，包括數(shù)據(jù)接口、模型庫、用戶交互界面等。

3.**平臺(tái)集成與測試：**將各功能模塊集成，進(jìn)行系統(tǒng)測試和性能優(yōu)化。

4.**應(yīng)用場景驗(yàn)證：**選擇1-2個(gè)典型的材料設(shè)計(jì)應(yīng)用場景，使用平臺(tái)進(jìn)行實(shí)際設(shè)計(jì)任務(wù)，驗(yàn)證平臺(tái)的實(shí)用性和有效性。

5.**成果總結(jié)與推廣：**撰寫研究總報(bào)告，發(fā)表高水平論文，申請(qǐng)相關(guān)專利，進(jìn)行成果推廣。

***產(chǎn)出：**集成的智能材料設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)原型，平臺(tái)應(yīng)用驗(yàn)證報(bào)告，系列研究論文，專利申請(qǐng)。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在理論、方法及應(yīng)用層面均體現(xiàn)了顯著的創(chuàng)新性，旨在突破現(xiàn)有材料智能設(shè)計(jì)方法的局限，推動(dòng)該領(lǐng)域向更高水平發(fā)展。

（1）**理論創(chuàng)新：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)深度融合理論的系統(tǒng)構(gòu)建**

現(xiàn)有研究往往側(cè)重于單一類型的數(shù)據(jù)（實(shí)驗(yàn)或計(jì)算）或簡單拼接不同來源的數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)多源數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)的深刻理解和有效建模理論。本項(xiàng)目提出的創(chuàng)新點(diǎn)在于，系統(tǒng)性地構(gòu)建面向材料科學(xué)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)深度融合理論。首先，本項(xiàng)目將超越簡單的特征拼接或早期融合，探索基于圖論、多模態(tài)學(xué)習(xí)、物理約束嵌入等理論的深度融合范式。其次，將研究不同數(shù)據(jù)類型（如高維向量數(shù)據(jù)、圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)）之間的映射與對(duì)齊機(jī)制，旨在實(shí)現(xiàn)跨類型數(shù)據(jù)的語義級(jí)融合，而非僅僅是特征級(jí)融合。再次，將建立融合過程的量化評(píng)估理論，明確融合策略對(duì)最終模型性能的提升貢獻(xiàn)，并考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度等因素對(duì)融合效果的影響。最后，將研究融合數(shù)據(jù)的表示學(xué)習(xí)理論，探索如何通過深度學(xué)習(xí)自動(dòng)學(xué)習(xí)到能夠充分捕捉多源信息互補(bǔ)性的、高維低秩的材料表征空間。本項(xiàng)目的理論創(chuàng)新之處在于，它不僅關(guān)注如何“融合”，更關(guān)注“為何融合”以及“如何實(shí)現(xiàn)有效融合”，試圖從理論層面揭示多源數(shù)據(jù)互補(bǔ)利用的內(nèi)在機(jī)制和優(yōu)化路徑，為構(gòu)建更強(qiáng)大、更魯棒的材料智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

（2）**方法創(chuàng)新：物理信息約束與深度學(xué)習(xí)模型的深度耦合**

深度學(xué)習(xí)模型在處理復(fù)雜非線性關(guān)系方面具有優(yōu)勢，但缺乏物理約束導(dǎo)致其在極端情況或新數(shù)據(jù)上的泛化能力和預(yù)測可靠性有待提高。同時(shí)，將物理定律顯式加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面臨挑戰(zhàn)。本項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)在于，開發(fā)一系列新穎的物理信息約束深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)物理信息與深度學(xué)習(xí)模型的深度耦合。具體創(chuàng)新包括：設(shè)計(jì)能夠同時(shí)處理材料圖結(jié)構(gòu)信息和物理方程（如熱力學(xué)定律、動(dòng)力學(xué)方程、守恒律）的混合型圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（HybridGNN）或物理約束圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-GNN）；探索將物理方程作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層或正則項(xiàng)，而非僅僅是損失函數(shù)約束的PINN新范式，以提高物理約束的強(qiáng)度和靈活性；研究適用于材料多目標(biāo)優(yōu)化問題的物理信息多目標(biāo)優(yōu)化模型，確保在追求某個(gè)目標(biāo)的同時(shí)滿足物理約束；開發(fā)基于物理信息的模型不確定性量化方法，利用物理約束來約束不確定性分布，提高預(yù)測的魯棒性。這些方法創(chuàng)新旨在使深度學(xué)習(xí)模型不僅能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，還能內(nèi)嵌材料科學(xué)的物理規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、更可靠、更具普適性的材料性能預(yù)測與設(shè)計(jì)。

（3）**方法創(chuàng)新：面向復(fù)雜材料系統(tǒng)的可解釋性與不確定性量化一體化研究**

深度學(xué)習(xí)模型作為“黑箱”其預(yù)測依據(jù)和可靠性難以解釋，這在要求高可信度的材料科學(xué)領(lǐng)域是重要的應(yīng)用障礙。同時(shí)，模型預(yù)測的不確定性對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和決策制定至關(guān)重要。本項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)在于，將材料智能設(shè)計(jì)模型的可解釋性分析與不確定性量化研究緊密結(jié)合，進(jìn)行一體化探索。首先，研究適用于復(fù)雜材料系統(tǒng)（涉及多尺度、多物理場耦合）的、能夠揭示模型內(nèi)部決策邏輯和關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素的深度可解釋性方法，而不僅僅是表面特征重要性。其次，開發(fā)能夠有效處理材料數(shù)據(jù)稀疏性、高維度和噪聲干擾的先進(jìn)不確定性量化技術(shù)，特別是結(jié)合物理約束來改進(jìn)不確定性估計(jì)。再次，研究如何將可解釋性分析結(jié)果與不確定性量化結(jié)果相結(jié)合，形成對(duì)模型預(yù)測結(jié)果的綜合評(píng)估，為研究人員提供既包含關(guān)鍵影響因素信息，又包含可靠性度量的決策支持。最后，探索可解釋性與不確定性量化方法在模型設(shè)計(jì)階段的反饋應(yīng)用，例如利用可解釋性結(jié)果指導(dǎo)模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化，利用不確定性信息指導(dǎo)后續(xù)實(shí)驗(yàn)或計(jì)算的設(shè)計(jì)。這一方法創(chuàng)新旨在提高材料智能設(shè)計(jì)模型的可信度和實(shí)用性，使其能夠真正服務(wù)于科研和工業(yè)界的實(shí)際決策。

（4）**應(yīng)用創(chuàng)新：集成化智能材料設(shè)計(jì)平臺(tái)的開發(fā)與驗(yàn)證**

現(xiàn)有的研究大多停留在模型算法層面，缺乏與實(shí)際研發(fā)流程相結(jié)合的、功能完善的智能設(shè)計(jì)平臺(tái)。本項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)在于，開發(fā)一套集成數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、性能預(yù)測、逆向設(shè)計(jì)、可解釋性分析、不確定性評(píng)估等功能于一體的智能材料設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)原型，并開展實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證。平臺(tái)的創(chuàng)新性體現(xiàn)在：一是高度集成性，將數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)和應(yīng)用分析流程打通，提供一站式解決方案；二是先進(jìn)性，集成了項(xiàng)目開發(fā)的核心算法和模型；三是易用性，面向不同背景的用戶（科研人員、工程師）提供友好的交互界面；四是驗(yàn)證性，通過在特定材料體系中的實(shí)際設(shè)計(jì)任務(wù)驗(yàn)證平臺(tái)的性能和效用。該平臺(tái)的開發(fā)與應(yīng)用驗(yàn)證，旨在將前沿的智能化設(shè)計(jì)技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力，降低新材料研發(fā)門檻，加速創(chuàng)新進(jìn)程，具有顯著的行業(yè)應(yīng)用價(jià)值和推廣潛力。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目預(yù)期在理論、方法、技術(shù)、人才培養(yǎng)和行業(yè)應(yīng)用等多個(gè)方面取得系列成果，具體如下：

（1）**理論成果**

1.**多源數(shù)據(jù)融合理論體系：**建立一套系統(tǒng)的多源異構(gòu)材料數(shù)據(jù)融合理論框架，明確不同數(shù)據(jù)類型之間的關(guān)聯(lián)模式、融合機(jī)制及其對(duì)模型性能的影響規(guī)律。提出衡量融合效果的新指標(biāo)，為復(fù)雜科學(xué)數(shù)據(jù)的融合研究提供理論參考。

2.**物理信息深度學(xué)習(xí)模型理論：**深入理解物理約束嵌入深度學(xué)習(xí)模型的理論基礎(chǔ)，闡明物理信息如何影響模型的泛化能力、魯棒性和可解釋性。發(fā)展適用于物理約束模型的優(yōu)化算法和訓(xùn)練范式，為物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域貢獻(xiàn)新的理論見解。

3.**材料構(gòu)效關(guān)系數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)表征理論：**揭示深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)到的材料構(gòu)效關(guān)系的高維特征空間中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，闡明數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在揭示復(fù)雜材料系統(tǒng)基本原理方面的潛力與局限性。建立基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)現(xiàn)的構(gòu)效關(guān)系驗(yàn)證機(jī)制。

4.**模型可解釋性與不確定性量化理論：**系統(tǒng)研究深度學(xué)習(xí)模型在材料領(lǐng)域的可解釋性機(jī)理，發(fā)展針對(duì)復(fù)雜模型（如圖模型、物理約束模型）的有效解釋方法。建立適用于材料智能設(shè)計(jì)場景的不確定性量化理論框架，為評(píng)估模型預(yù)測的可靠性提供新工具。

這些理論成果將以高水平研究論文、專著章節(jié)等形式發(fā)表，并在國內(nèi)外學(xué)術(shù)會(huì)議上進(jìn)行交流，推動(dòng)材料科學(xué)與交叉領(lǐng)域的理論發(fā)展。

（2）**方法與模型成果**

1.**先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合方法：**開發(fā)出一套實(shí)用化的多源異構(gòu)材料數(shù)據(jù)預(yù)處理、清洗、特征提取和融合算法庫，能夠有效處理不同來源、不同模態(tài)的材料數(shù)據(jù)。

2.**系列高性能深度學(xué)習(xí)模型：**構(gòu)建一系列經(jīng)過優(yōu)化的、性能卓越的GNN、PINN、Transformer等模型，在選定的材料體系（如金屬合金、高分子）的性能預(yù)測、結(jié)構(gòu)預(yù)測、分類等任務(wù)上達(dá)到國際先進(jìn)水平。

3.**可解釋的智能設(shè)計(jì)模型：**開發(fā)出帶有可解釋性接口的智能設(shè)計(jì)模型，能夠提供模型預(yù)測依據(jù)的定性或定量解釋，增強(qiáng)用戶對(duì)模型結(jié)果的信任度。

4.**帶不確定性量化能力的模型：**開發(fā)出能夠提供預(yù)測結(jié)果置信區(qū)間的智能設(shè)計(jì)模型，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和決策制定提供更全面的信息。

這些方法與模型成果將通過開源代碼庫、技術(shù)報(bào)告、專利等形式發(fā)布，為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界提供可復(fù)用的工具和解決方案。

（3）**技術(shù)成果**

1.**智能材料設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)原型：**開發(fā)一套集成數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、性能預(yù)測、逆向設(shè)計(jì)建議、可解釋性分析、不確定性評(píng)估等功能于一體的智能材料設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)原型系統(tǒng)。該平臺(tái)將具備一定的易用性和擴(kuò)展性，能夠支持用戶進(jìn)行材料智能設(shè)計(jì)探索。

2.**驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集：**建立一個(gè)包含豐富實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的材料數(shù)據(jù)集，用于評(píng)估和驗(yàn)證所開發(fā)模型與平臺(tái)的性能。

這些技術(shù)成果將通過軟件著作權(quán)登記、平臺(tái)演示、行業(yè)會(huì)議展示等方式進(jìn)行推廣，驗(yàn)證其實(shí)用性和應(yīng)用價(jià)值。

（4）**人才培養(yǎng)與社會(huì)效益**

1.**高層次人才隊(duì)伍建設(shè)：**培養(yǎng)一批掌握材料科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等多學(xué)科知識(shí)的交叉領(lǐng)域研究人才，為相關(guān)領(lǐng)域輸送骨干力量。

2.**學(xué)術(shù)交流與合作：**通過舉辦或參與國內(nèi)外學(xué)術(shù)會(huì)議、開展合作研究等方式，促進(jìn)學(xué)術(shù)交流，提升研究團(tuán)隊(duì)在國內(nèi)外的學(xué)術(shù)影響力。

3.**行業(yè)應(yīng)用推廣：**推動(dòng)研究成果在相關(guān)企業(yè)、高校和科研院所的應(yīng)用，加速新材料研發(fā)進(jìn)程，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供科技支撐。

本項(xiàng)目的預(yù)期成果不僅具有重要的科學(xué)價(jià)值，預(yù)期能夠顯著提升我國在智能材料設(shè)計(jì)領(lǐng)域的技術(shù)水平，為解決國家重大戰(zhàn)略需求提供有力支撐，產(chǎn)生良好的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

（1）**項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃**

本項(xiàng)目總研究周期為48個(gè)月，分為四個(gè)階段，具體時(shí)間規(guī)劃及任務(wù)安排如下：

**第一階段：基礎(chǔ)理論與方法研究（第1-12個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*組建研究團(tuán)隊(duì)，明確分工（理論分析、模型開發(fā)、數(shù)據(jù)工程、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等）。

*全面文獻(xiàn)調(diào)研，完成國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析報(bào)告。

*完成數(shù)據(jù)資源調(diào)研，確定重點(diǎn)研究材料體系。

*制定詳細(xì)的數(shù)據(jù)采集計(jì)劃（實(shí)驗(yàn)、計(jì)算、文獻(xiàn)）。

*開展初步實(shí)驗(yàn)與計(jì)算，獲取種子數(shù)據(jù)。

*研究并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。

*設(shè)計(jì)基礎(chǔ)模型框架（GNN、PINN等）。

*完成第一階段研究報(bào)告。

***進(jìn)度安排：**

*第1-3個(gè)月：文獻(xiàn)調(diào)研、數(shù)據(jù)資源調(diào)研、團(tuán)隊(duì)組建與分工。

*第4-6個(gè)月：確定材料體系、制定數(shù)據(jù)采集計(jì)劃、開展初步實(shí)驗(yàn)與計(jì)算。

*第7-9個(gè)月：數(shù)據(jù)預(yù)處理方法研究與實(shí)現(xiàn)。

*第10-12個(gè)月：基礎(chǔ)模型框架設(shè)計(jì)、初步模型驗(yàn)證、第一階段報(bào)告撰寫。

**第二階段：核心模型開發(fā)與數(shù)據(jù)融合（第13-24個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*系統(tǒng)開展實(shí)驗(yàn)合成與性能測試。

*利用高通量計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行大規(guī)模計(jì)算模擬。

*實(shí)施文獻(xiàn)挖掘計(jì)劃，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集。

*研究并實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合方法。

*開發(fā)并優(yōu)化GNN、PINN、Transformer等模型。

*進(jìn)行模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)與集成。

*完成模型性能評(píng)估與對(duì)比分析。

***進(jìn)度安排：**

*第13-18個(gè)月：實(shí)驗(yàn)合成、性能測試、計(jì)算模擬、文獻(xiàn)挖掘、數(shù)據(jù)集構(gòu)建。

*第19-21個(gè)月：數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化。

*第22-24個(gè)月：多源數(shù)據(jù)融合方法開發(fā)與實(shí)施、核心模型開發(fā)與訓(xùn)練、模型性能評(píng)估、第二階段報(bào)告撰寫。

**第三階段：構(gòu)效關(guān)系分析與模型可解釋性（第25-36個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*深入分析模型學(xué)習(xí)到的構(gòu)效關(guān)系。

*研究并實(shí)現(xiàn)多種X方法。

*開發(fā)模型可解釋性模塊。

*研究并實(shí)現(xiàn)不確定性量化方法。

*設(shè)計(jì)并開展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

*根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果修正和改進(jìn)模型。

*完成構(gòu)效關(guān)系分析報(bào)告、可解釋性與不確定性研究報(bào)告。

***進(jìn)度安排：**

*第25-28個(gè)月：模型深度分析、X方法研究與實(shí)現(xiàn)、可解釋性模塊開發(fā)。

*第29-30個(gè)月：不確定性量化方法研究與實(shí)現(xiàn)。

*第31-33個(gè)月：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施、模型驗(yàn)證與結(jié)果分析。

*第34-36個(gè)月：模型修正與優(yōu)化、第三階段報(bào)告撰寫。

**第四階段：軟件平臺(tái)開發(fā)與應(yīng)用驗(yàn)證（第37-48個(gè)月）**

***任務(wù)分配：**

*設(shè)計(jì)軟件平臺(tái)整體架構(gòu)。

*分模塊開發(fā)平臺(tái)功能（數(shù)據(jù)管理、模型庫、預(yù)測引擎、可視化界面等）。

*進(jìn)行平臺(tái)集成與系統(tǒng)測試。

*選擇應(yīng)用場景，進(jìn)行平臺(tái)應(yīng)用驗(yàn)證。

*優(yōu)化平臺(tái)性能與用戶體驗(yàn)。

*撰寫項(xiàng)目總報(bào)告、發(fā)表研究論文、申請(qǐng)專利。

*進(jìn)行成果推廣與總結(jié)。

***進(jìn)度安排：**

*第37-40個(gè)月：平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)、核心模塊開發(fā)（數(shù)據(jù)管理、模型庫）。

*第41-43個(gè)月：剩余模塊開發(fā)、平臺(tái)集成與初步測試。

*第44-46個(gè)月：應(yīng)用場景選擇、平臺(tái)應(yīng)用驗(yàn)證、性能優(yōu)化。

*第47-48個(gè)月：項(xiàng)目總報(bào)告撰寫、論文發(fā)表、專利申請(qǐng)、成果總結(jié)與推廣。

（2）**風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

本項(xiàng)目涉及多學(xué)科交叉和復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn)，可能面臨以下風(fēng)險(xiǎn)，我們將制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略：

1.**技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練難度大，易陷入局部最優(yōu)；物理約束與深度學(xué)習(xí)模型耦合效果不理想；多源數(shù)據(jù)融合存在技術(shù)瓶頸，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證。

***應(yīng)對(duì)策略：**采用先進(jìn)的模型訓(xùn)練算法（如AdamW、SGD優(yōu)化器結(jié)合學(xué)習(xí)率衰減策略）；引入物理信息正則項(xiàng)或物理約束層，并研究混合模型訓(xùn)練策略；建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程，開發(fā)數(shù)據(jù)清洗與增強(qiáng)工具；采用迭代式開發(fā)方法，及時(shí)調(diào)整技術(shù)路線。

2.**數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取成本高、周期長；計(jì)算資源需求大，可能影響研究進(jìn)度；文獻(xiàn)數(shù)據(jù)獲取困難，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，難以進(jìn)行有效挖掘；關(guān)鍵應(yīng)用數(shù)據(jù)保密性高，難以獲取。

***應(yīng)對(duì)策略：**與材料實(shí)驗(yàn)室和計(jì)算中心建立緊密合作，優(yōu)化實(shí)驗(yàn)方案，提高實(shí)驗(yàn)效率；申請(qǐng)充足的計(jì)算資源，探索云計(jì)算等資源共享模式；與大型學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫和文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系，開發(fā)自動(dòng)化文獻(xiàn)挖掘工具；與工業(yè)界建立合作機(jī)制，在遵守保密協(xié)議的前提下，獲取有限的應(yīng)用數(shù)據(jù)。

3.**進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**關(guān)鍵技術(shù)突破難度大，可能影響后續(xù)研究進(jìn)度；多任務(wù)并行執(zhí)行時(shí)，資源分配不當(dāng)導(dǎo)致瓶頸；外部環(huán)境變化（如政策調(diào)整、疫情影響）導(dǎo)致研究計(jì)劃中斷。

***應(yīng)對(duì)策略：**制定詳細(xì)的技術(shù)攻關(guān)計(jì)劃，設(shè)立階段性里程碑，定期評(píng)估進(jìn)展；采用項(xiàng)目管理工具進(jìn)行任務(wù)分解與進(jìn)度跟蹤，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配；建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，制定應(yīng)急預(yù)案，增強(qiáng)研究計(jì)劃的彈性。

4.**團(tuán)隊(duì)協(xié)作風(fēng)險(xiǎn)：**

***風(fēng)險(xiǎn)描述：**團(tuán)隊(duì)成員間溝通不暢，協(xié)作效率低下；跨學(xué)科背景差異導(dǎo)致理解偏差，影響項(xiàng)目整合；核心成員變動(dòng)可能影響項(xiàng)目連續(xù)性。

***應(yīng)對(duì)策略：**建立定期團(tuán)隊(duì)會(huì)議制度，明確溝通渠道和協(xié)作規(guī)范；開展跨學(xué)科培訓(xùn)，增進(jìn)成員間理解；建立人才梯隊(duì)培養(yǎng)機(jī)制，降低核心成員變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。

通過上述風(fēng)險(xiǎn)管理策略，我們將積極識(shí)別、評(píng)估和應(yīng)對(duì)項(xiàng)目實(shí)施過程中可能遇到的風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

（1）**項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)**

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來自材料科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)及工程學(xué)等多個(gè)學(xué)科的資深研究人員組成，團(tuán)隊(duì)成員均具有豐富的跨學(xué)科研究經(jīng)驗(yàn)，并在相關(guān)領(lǐng)域取得了顯著的研究成果，能夠滿足項(xiàng)目實(shí)施的需求。

**項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張明**，材料科學(xué)與工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。長期從事先進(jìn)材料的設(shè)計(jì)、制備與性能評(píng)價(jià)研究，在金屬材料、高分子材料領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)造詣。曾主持國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目3項(xiàng)，發(fā)表高水平研究論文50余篇，其中SCI收錄40余篇，申請(qǐng)專利10余項(xiàng)。在材料基因組計(jì)劃、機(jī)器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)中的應(yīng)用等方面取得了系統(tǒng)性成果，具備豐富的項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)。

**核心成員A**，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)博士，專注于深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，具有5年相關(guān)領(lǐng)域研究經(jīng)驗(yàn)，曾參與多個(gè)國家級(jí)重大科研項(xiàng)目，在材料性能預(yù)測與設(shè)計(jì)方面積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，擅長圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型開發(fā)。

**核心成員B**，無機(jī)非金屬材料專業(yè)博士，在材料合成與表征方面具有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和豐富的實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，熟練掌握材料制備技術(shù)，如溶膠-凝膠法、水熱法等，曾獲得國家自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。

**核心成員C**，計(jì)算材料學(xué)專業(yè)博士，在第一性原理計(jì)算、分子動(dòng)力學(xué)模擬等方面具有深厚的專業(yè)知識(shí)，擅長材料理論計(jì)算與模擬，為項(xiàng)目提供高質(zhì)量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)補(bǔ)