課題申報(bào)書(shū)英文版一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于多模態(tài)融合與深度學(xué)習(xí)的智能材料表征與性能預(yù)測(cè)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：國(guó)家材料科學(xué)研究中心先進(jìn)計(jì)算研究所

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(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建智能材料表征與性能預(yù)測(cè)的系統(tǒng)框架，解決傳統(tǒng)材料研究中數(shù)據(jù)孤島、模型泛化能力不足等關(guān)鍵問(wèn)題。項(xiàng)目以高能同步輻射X射線衍射、掃描電子顯微鏡及拉曼光譜等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer混合模型，實(shí)現(xiàn)微觀結(jié)構(gòu)、化學(xué)成分與宏觀性能的跨尺度關(guān)聯(lián)分析。通過(guò)構(gòu)建包含10,000種先進(jìn)合金、陶瓷及復(fù)合材料的數(shù)據(jù)集，開(kāi)發(fā)自適應(yīng)特征提取算法，提升模型在復(fù)雜工況下的預(yù)測(cè)精度至95%以上。項(xiàng)目將重點(diǎn)突破三個(gè)技術(shù)瓶頸：一是設(shè)計(jì)時(shí)空注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)對(duì)齊；二是引入物理約束層，增強(qiáng)模型的可解釋性；三是開(kāi)發(fā)遷移學(xué)習(xí)框架，支持小樣本新材料快速建模。預(yù)期成果包括一套云端智能材料數(shù)據(jù)庫(kù)、開(kāi)源代碼平臺(tái)及三項(xiàng)核心專利，可直接應(yīng)用于航空航天、新能源等領(lǐng)域的材料研發(fā)，推動(dòng)從“試錯(cuò)式”設(shè)計(jì)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”創(chuàng)新的轉(zhuǎn)變。研究將采用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、交叉驗(yàn)證及industrie-academico合作三位一體的評(píng)估體系，確保技術(shù)路線的可行性與成果的產(chǎn)業(yè)化潛力。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，材料科學(xué)正經(jīng)歷從經(jīng)驗(yàn)積累向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期，其發(fā)展速度與深度受限于材料表征與性能預(yù)測(cè)的效率與精度。傳統(tǒng)材料研究方法高度依賴實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)，不僅周期長(zhǎng)、成本高，且難以應(yīng)對(duì)材料基因組計(jì)劃（MaterialsGenomeInitiative）提出的大規(guī)模、高通量篩選需求。現(xiàn)有表征技術(shù)如X射線衍射（XRD）、掃描電子顯微鏡（SEM）和拉曼光譜等雖已較為成熟，但普遍存在數(shù)據(jù)維度高、信息冗余、跨尺度關(guān)聯(lián)分析困難等問(wèn)題。例如，XRD能精確獲取晶體結(jié)構(gòu)信息，SEM可提供表面形貌細(xì)節(jié)，而拉曼光譜則反映化學(xué)鍵合狀態(tài)，這三者獨(dú)立分析時(shí)難以完整揭示材料性能的內(nèi)在機(jī)制。此外，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與理論模型之間存在“黑箱”現(xiàn)象，多數(shù)性能預(yù)測(cè)仍基于經(jīng)驗(yàn)公式或簡(jiǎn)化物理模型，對(duì)復(fù)雜微觀結(jié)構(gòu)（如納米尺度相界、缺陷團(tuán)簇）與宏觀性能（如疲勞壽命、熱導(dǎo)率）的耦合機(jī)制理解不足。這種瓶頸在先進(jìn)高溫合金、鈦合金基復(fù)合材料、鈣鈦礦太陽(yáng)能電池等前沿領(lǐng)域表現(xiàn)尤為突出，制約了高性能材料的設(shè)計(jì)效率與可靠性。

材料表征與性能預(yù)測(cè)研究的必要性源于多方面因素。首先，全球氣候變化與能源危機(jī)要求開(kāi)發(fā)輕量化、高能效的新材料，如固態(tài)電解質(zhì)、高容量電池正負(fù)極材料等，這些材料的研發(fā)需在數(shù)周內(nèi)完成數(shù)千種候選體系的篩選，傳統(tǒng)方法難以勝任。其次，制造業(yè)智能化升級(jí)對(duì)材料性能的精準(zhǔn)調(diào)控提出更高要求，例如航空航天領(lǐng)域需設(shè)計(jì)在極端溫度、應(yīng)力下仍保持超塑性的鈦合金，而性能的微小波動(dòng)可能導(dǎo)致災(zāi)難性失效。再次，（）技術(shù)的突破為材料科學(xué)提供了新的解決思路，但現(xiàn)有研究多集中于單一模態(tài)數(shù)據(jù)處理或淺層特征提取，缺乏對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)深度融合的理論與方法體系。因此，構(gòu)建基于多模態(tài)融合與深度學(xué)習(xí)的智能材料表征與性能預(yù)測(cè)體系，不僅是應(yīng)對(duì)當(dāng)前技術(shù)挑戰(zhàn)的迫切需求，也是推動(dòng)材料科學(xué)范式變革的必然選擇。

本項(xiàng)目研究的社會(huì)價(jià)值體現(xiàn)在對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的直接支撐。以新能源汽車為例，鋰離子電池的能量密度、安全性及循環(huán)壽命與正負(fù)極材料、電解質(zhì)、隔膜等核心組分密切相關(guān)。通過(guò)本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的智能預(yù)測(cè)模型，可在材料設(shè)計(jì)初期就預(yù)測(cè)其在特定工況下的性能表現(xiàn)，減少90%以上的無(wú)效實(shí)驗(yàn)，將電池研發(fā)周期從目前的3-5年縮短至1年內(nèi)，助力中國(guó)在全球新能源汽車市場(chǎng)保持領(lǐng)先地位。在航空航天領(lǐng)域，高溫合金葉片的性能直接影響發(fā)動(dòng)機(jī)推重比，本項(xiàng)目的技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)葉片微觀結(jié)構(gòu)（如γ/γ'相分布）與抗蠕變性能的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，為制造更高效、更耐用的航空發(fā)動(dòng)機(jī)提供理論依據(jù)，預(yù)計(jì)可提升發(fā)動(dòng)機(jī)壽命20%以上。此外，項(xiàng)目成果還能應(yīng)用于生物醫(yī)藥領(lǐng)域，如鈦合金植入物的生物相容性預(yù)測(cè)、藥物遞送載體材料的性能優(yōu)化等，提升醫(yī)療器械研發(fā)效率與安全性。

經(jīng)濟(jì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目通過(guò)降低材料研發(fā)成本、縮短研發(fā)周期，將產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益。據(jù)行業(yè)報(bào)告，全球材料研發(fā)投入每年超過(guò)500億美元，但僅有不到5%的候選材料通過(guò)臨床試驗(yàn)，本項(xiàng)目的技術(shù)可將這一比例提升至15%-20%，即每年為產(chǎn)業(yè)界節(jié)省約23億美元的無(wú)效研發(fā)成本。同時(shí)，項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)與代碼平臺(tái)將促進(jìn)材料科學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)共享，降低中小企業(yè)進(jìn)入新材料市場(chǎng)的技術(shù)門(mén)檻，培育新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。例如，通過(guò)云平臺(tái)提供的服務(wù)，中小型制造企業(yè)可按需獲取材料性能預(yù)測(cè)服務(wù)，其研發(fā)成本可降低40%-60%。專利技術(shù)的轉(zhuǎn)化也將帶來(lái)直接的經(jīng)濟(jì)回報(bào)，預(yù)計(jì)可在項(xiàng)目周期內(nèi)產(chǎn)生3-5項(xiàng)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)，形成技術(shù)壁壘，提升中國(guó)在全球材料產(chǎn)業(yè)鏈中的議價(jià)能力。

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)和三個(gè)學(xué)科的交叉融合，產(chǎn)生深遠(yuǎn)的理論影響。首先，在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合理論方面，項(xiàng)目將突破傳統(tǒng)特征工程方法的局限，發(fā)展基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer的混合模型，解決多源異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊、信息層級(jí)傳遞等核心問(wèn)題，為復(fù)雜系統(tǒng)建模提供新范式。其次，在深度學(xué)習(xí)理論方面，項(xiàng)目將引入物理約束機(jī)制，構(gòu)建可解釋的模型，彌補(bǔ)當(dāng)前深度學(xué)習(xí)“黑箱”問(wèn)題的缺陷，推動(dòng)“數(shù)據(jù)智能+物理智能”的協(xié)同發(fā)展。再次，在材料科學(xué)理論方面，通過(guò)構(gòu)建跨尺度關(guān)聯(lián)模型，項(xiàng)目將揭示微觀結(jié)構(gòu)演變與宏觀性能之間的復(fù)雜映射關(guān)系，為建立更普適性的材料本構(gòu)模型提供數(shù)據(jù)支撐，促進(jìn)理論計(jì)算與實(shí)驗(yàn)觀測(cè)的統(tǒng)一。最終，項(xiàng)目將形成一套完整的“數(shù)據(jù)采集-智能表征-性能預(yù)測(cè)-知識(shí)發(fā)現(xiàn)”技術(shù)體系，為復(fù)雜材料體系的智能研發(fā)提供方法論指導(dǎo)，推動(dòng)材料科學(xué)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+理論驅(qū)動(dòng)”的深度融合。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

材料表征與性能預(yù)測(cè)作為材料科學(xué)與工程領(lǐng)域的核心議題，國(guó)際研究已呈現(xiàn)多元化發(fā)展趨勢(shì)。在表征技術(shù)方面，同步輻射技術(shù)因其高亮度、高通量及多維信息獲取能力，已成為前沿材料研究的利器。歐美國(guó)家在同步輻射X射線衍射（XRD）、X射線吸收精細(xì)結(jié)構(gòu)（XAFS）、掃描透射電子顯微鏡（STEM）等技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用上處于領(lǐng)先地位，例如美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的“材料基因組工具包”（MaterialsGenomeToolkit）整合了多種先進(jìn)表征技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高通量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的快速采集與初步分析。歐洲通過(guò)歐洲同步輻射行動(dòng)（ESRF）、DiamondLightSource等大型設(shè)施，在原位表征、譜學(xué)分析等方面積累了豐富經(jīng)驗(yàn)。日本在掃描電子顯微鏡（SEM）與原子力顯微鏡（AFM）的微觀結(jié)構(gòu)表征方面同樣領(lǐng)先，其研發(fā)的能譜儀（EDS）和能量色散X射線光譜（EDX）可實(shí)現(xiàn)元素分布的納米級(jí)分辨率。然而，現(xiàn)有表征技術(shù)多為單維度信息提取，如XRD聚焦于晶體結(jié)構(gòu)，SEM側(cè)重形貌特征，而多物理場(chǎng)耦合下的信息關(guān)聯(lián)研究相對(duì)薄弱。此外，表征數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、格式統(tǒng)一化程度仍有待提高，阻礙了跨平臺(tái)、跨機(jī)構(gòu)的協(xié)同研究。

在性能預(yù)測(cè)領(lǐng)域，基于第一性原理計(jì)算（DFT）、分子動(dòng)力學(xué)（MD）的理論模擬方法已較為成熟，能夠預(yù)測(cè)材料的電子結(jié)構(gòu)、熱力學(xué)性質(zhì)和部分動(dòng)態(tài)行為。美國(guó)、德國(guó)、瑞士等國(guó)在DFT計(jì)算軟件（如VASP、QuantumEspresso）的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用上占據(jù)主導(dǎo)，其在催化劑活性位點(diǎn)識(shí)別、缺陷結(jié)構(gòu)影響預(yù)測(cè)等方面取得了顯著進(jìn)展。同時(shí)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的性能預(yù)測(cè)研究也方興未艾，美國(guó)勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室利用隨機(jī)森林（RandomForest）等方法預(yù)測(cè)金屬合金的強(qiáng)度，英國(guó)劍橋大學(xué)采用支持向量機(jī)（SVM）預(yù)測(cè)陶瓷材料的斷裂韌性。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在材料性能預(yù)測(cè)中的應(yīng)用日益增多，谷歌量子實(shí)驗(yàn)室（GoogleQ）提出了基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的材料設(shè)計(jì)方法，麻省理工學(xué)院（MIT）開(kāi)發(fā)了“材料項(xiàng)目”（MaterialProject）數(shù)據(jù)庫(kù)，整合了計(jì)算與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)材料的多項(xiàng)性能。盡管如此，現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)模型普遍存在以下局限：一是訓(xùn)練數(shù)據(jù)依賴昂貴且耗時(shí)的實(shí)驗(yàn)或計(jì)算獲得，數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)低于實(shí)際需求；二是模型泛化能力不足，在預(yù)測(cè)未見(jiàn)過(guò)的材料體系或極端工況下的性能時(shí)準(zhǔn)確率顯著下降；三是多數(shù)模型缺乏對(duì)物理機(jī)制的考慮，導(dǎo)致模型可解釋性差，難以指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合作為連接表征與預(yù)測(cè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，國(guó)內(nèi)外研究尚處于起步階段。國(guó)際上，部分研究嘗試將XRD衍射峰強(qiáng)度與SEM圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的空間對(duì)齊，或利用主成分分析（PCA）等方法融合多種譜學(xué)數(shù)據(jù)。例如，美國(guó)賓夕法尼亞州立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)嘗試將XAFS與拉曼光譜數(shù)據(jù)通過(guò)特征向量拼接進(jìn)行合金成分與磁性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)。歐洲材料研究所（EITMaterialsEurope）資助的項(xiàng)目探索了利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）融合原子尺度結(jié)構(gòu)信息與電子能譜數(shù)據(jù)。然而，這些研究多停留在數(shù)據(jù)層面或淺層模型融合，未能有效解決不同模態(tài)數(shù)據(jù)在特征空間、時(shí)間尺度上的深層非線性關(guān)聯(lián)問(wèn)題。特別是在跨尺度關(guān)聯(lián)方面，如如何將原子尺度的晶體結(jié)構(gòu)信息、納米尺度的相界面特征與宏觀尺度的力學(xué)性能有效映射，目前缺乏系統(tǒng)的理論框架和有效的算法工具。此外，現(xiàn)有研究對(duì)數(shù)據(jù)融合后的信息利用效率不高，未能充分挖掘多模態(tài)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的復(fù)雜依賴關(guān)系和潛在規(guī)律。

國(guó)內(nèi)材料表征與性能預(yù)測(cè)研究近年來(lái)取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，已在部分領(lǐng)域達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。中國(guó)科學(xué)院、清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、北京科技大學(xué)等機(jī)構(gòu)在先進(jìn)表征技術(shù)平臺(tái)建設(shè)（如同步輻射站、高分辨顯微鏡）和基礎(chǔ)理論研究方面投入巨大，部分技術(shù)指標(biāo)已接近國(guó)際前沿。在性能預(yù)測(cè)方面，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)利用深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)無(wú)機(jī)材料的熱穩(wěn)定性，浙江大學(xué)開(kāi)發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的合金成分優(yōu)化算法。華為云推出的“ModelArts”平臺(tái)提供了材料領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練模型與開(kāi)發(fā)工具，降低了企業(yè)應(yīng)用技術(shù)的門(mén)檻。然而，國(guó)內(nèi)研究仍存在一些突出問(wèn)題：一是原創(chuàng)性突破相對(duì)較少，多集中于跟蹤模仿國(guó)外已有技術(shù)路線；二是數(shù)據(jù)共享與開(kāi)放程度不足，大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)被鎖定在單一實(shí)驗(yàn)室或企業(yè)內(nèi)部，制約了協(xié)同創(chuàng)新；三是跨學(xué)科人才匱乏，材料科學(xué)家與計(jì)算機(jī)科學(xué)家之間的溝通協(xié)作不夠緊密，導(dǎo)致技術(shù)融合存在壁壘。特別是在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)結(jié)合方面，國(guó)內(nèi)研究尚處于探索階段，缺乏系統(tǒng)性、前瞻性的研究布局。

綜合來(lái)看，當(dāng)前研究的主要空白在于：1）缺乏能夠有效融合多源異構(gòu)材料表征數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)、成分、形貌、譜學(xué)等）的統(tǒng)一理論框架與算法體系；2）現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型在材料性能預(yù)測(cè)中的物理可解釋性普遍較差，難以揭示微觀結(jié)構(gòu)-宏觀性能的內(nèi)在機(jī)制；3）跨尺度關(guān)聯(lián)建模技術(shù)尚未成熟，無(wú)法準(zhǔn)確描述從原子/納米尺度到宏觀尺度之間的多物理場(chǎng)耦合效應(yīng)；4）大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的材料數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)滯后，限制了深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證；5）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法與實(shí)驗(yàn)/理論計(jì)算方法的深度融合機(jī)制研究不足。這些問(wèn)題的存在，使得材料表征與性能預(yù)測(cè)的智能化水平提升受限，難以滿足新一代產(chǎn)業(yè)對(duì)高性能、多功能材料快速創(chuàng)新的需求。因此，本項(xiàng)目針對(duì)上述空白，擬開(kāi)發(fā)基于多模態(tài)融合與深度學(xué)習(xí)的智能材料表征與性能預(yù)測(cè)技術(shù)，具有重要的理論創(chuàng)新價(jià)值和實(shí)踐應(yīng)用前景。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，突破傳統(tǒng)材料表征與性能預(yù)測(cè)的瓶頸，構(gòu)建一套智能化的材料表征與性能預(yù)測(cè)系統(tǒng)框架，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜材料體系微觀結(jié)構(gòu)、化學(xué)成分與宏觀性能之間深層關(guān)聯(lián)的精準(zhǔn)解析與高效預(yù)測(cè)。具體研究目標(biāo)與內(nèi)容如下：

目標(biāo)一：構(gòu)建多模態(tài)材料表征數(shù)據(jù)的深度融合模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)材料多尺度信息的統(tǒng)一表征。

目標(biāo)二：開(kāi)發(fā)基于物理約束的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型，提升模型在復(fù)雜工況下的預(yù)測(cè)精度與可解釋性。

目標(biāo)三：建立材料表征與性能預(yù)測(cè)的云平臺(tái)與數(shù)據(jù)庫(kù)，推動(dòng)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

內(nèi)容一：多模態(tài)材料表征數(shù)據(jù)的深度融合模型研究。

具體研究問(wèn)題：如何有效融合來(lái)自同步輻射X射線衍射、掃描電子顯微鏡、拉曼光譜、原子力顯微鏡等多種來(lái)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨尺度、跨模態(tài)的材料信息關(guān)聯(lián)？

假設(shè)：通過(guò)設(shè)計(jì)時(shí)空注意力機(jī)制與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）相結(jié)合的混合模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同模態(tài)數(shù)據(jù)在特征空間與時(shí)空維度上的動(dòng)態(tài)對(duì)齊與深層特征提取。

研究?jī)?nèi)容：1）開(kāi)發(fā)多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理算法，包括噪聲抑制、尺度歸一化、數(shù)據(jù)對(duì)齊等，解決不同表征技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一問(wèn)題；2）設(shè)計(jì)基于圖表示學(xué)習(xí)的多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)，將不同模態(tài)數(shù)據(jù)映射到共享的圖結(jié)構(gòu)上，通過(guò)節(jié)點(diǎn)間信息交互實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)特征融合；3）引入時(shí)空注意力機(jī)制，使模型能夠根據(jù)任務(wù)需求動(dòng)態(tài)聚焦于關(guān)鍵模態(tài)或特定尺度信息；4）構(gòu)建包含10,000種先進(jìn)合金、陶瓷及復(fù)合材料的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證融合模型的性能與泛化能力。

內(nèi)容二：基于物理約束的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型開(kāi)發(fā)。

具體研究問(wèn)題：如何將材料科學(xué)中的物理規(guī)律（如相變法則、力學(xué)本構(gòu)關(guān)系、熱力學(xué)定律）融入深度學(xué)習(xí)模型，提升模型的預(yù)測(cè)精度與可解釋性？

假設(shè)：通過(guò)引入物理約束層與可解釋性（X）技術(shù)，可以構(gòu)建既符合物理規(guī)律又能揭示內(nèi)在機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型。

研究?jī)?nèi)容：1）基于第一性原理計(jì)算或?qū)嶒?yàn)測(cè)量的物理參數(shù)（如晶格常數(shù)、彈性模量、相變溫度），設(shè)計(jì)物理約束層，限制模型輸出空間，使其符合已知的物理邊界條件；2）開(kāi)發(fā)基于ShapleyAdditiveexPlanations（SHAP）或LIME的可解釋性分析工具，解析模型決策過(guò)程，揭示微觀結(jié)構(gòu)特征對(duì)宏觀性能的關(guān)鍵影響路徑；3）針對(duì)不同材料類別（如金屬合金、陶瓷、聚合物），建立定制化的物理約束規(guī)則庫(kù)，實(shí)現(xiàn)模型的領(lǐng)域自適應(yīng)；4）通過(guò)交叉驗(yàn)證與物理一致性檢驗(yàn)，評(píng)估約束模型的預(yù)測(cè)性能與可解釋性優(yōu)勢(shì)。

內(nèi)容三：材料表征與性能預(yù)測(cè)的云平臺(tái)與數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)。

具體研究問(wèn)題：如何構(gòu)建一個(gè)可擴(kuò)展、易使用的云平臺(tái)，為材料科研人員與企業(yè)工程師提供便捷的材料智能表征與性能預(yù)測(cè)服務(wù)？

假設(shè)：通過(guò)開(kāi)發(fā)基于微服務(wù)架構(gòu)的云平臺(tái)，并集成開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)與模型庫(kù)，可以降低材料智能研發(fā)的技術(shù)門(mén)檻，促進(jìn)成果轉(zhuǎn)化。

研究?jī)?nèi)容：1）設(shè)計(jì)云平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、模型訓(xùn)練模塊、在線預(yù)測(cè)模塊與可視化模塊，支持多種數(shù)據(jù)格式與模型部署；2）構(gòu)建開(kāi)源材料數(shù)據(jù)庫(kù)，整合項(xiàng)目產(chǎn)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)模型及可解釋性分析結(jié)果，遵循FR原則（Findable,Accessible,Interoperable,Reusable）進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；3）開(kāi)發(fā)模型自動(dòng)調(diào)優(yōu)工具，根據(jù)用戶需求動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)模型與參數(shù)組合；4）提供API接口與可視化界面，支持用戶上傳材料數(shù)據(jù)并獲取性能預(yù)測(cè)結(jié)果與解釋性分析報(bào)告。

內(nèi)容四：關(guān)鍵材料體系的驗(yàn)證與應(yīng)用示范。

具體研究問(wèn)題：本項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的智能材料表征與性能預(yù)測(cè)技術(shù)，在哪些關(guān)鍵材料體系中具有顯著的應(yīng)用效果？

假設(shè)：通過(guò)在先進(jìn)高溫合金、鈦合金基復(fù)合材料、鈣鈦礦太陽(yáng)能電池等典型材料體系中的應(yīng)用，可以驗(yàn)證技術(shù)的實(shí)用性與經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

研究?jī)?nèi)容：1）選取3-5種具有戰(zhàn)略重要性的材料體系，收集對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)表征數(shù)據(jù)與性能測(cè)試數(shù)據(jù)；2）應(yīng)用開(kāi)發(fā)的融合模型與預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行性能預(yù)測(cè)與機(jī)制解析，與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比；3）與材料企業(yè)合作，開(kāi)展小批量材料性能預(yù)測(cè)服務(wù)，評(píng)估技術(shù)對(duì)研發(fā)效率的提升效果；4）總結(jié)技術(shù)應(yīng)用的典型案例，形成技術(shù)轉(zhuǎn)移方案，推動(dòng)成果在航空航天、新能源等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、計(jì)算模擬、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)解決材料表征與性能預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。研究方法與技術(shù)路線具體闡述如下：

研究方法：

1.多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理方法：

采用同步輻射X射線衍射（XRD）、掃描電子顯微鏡（SEM）、高分辨率透射電子顯微鏡（HRTEM）、能量色散X射線光譜（EDX）、拉曼光譜、原子力顯微鏡（AFM）等多種先進(jìn)表征技術(shù)，系統(tǒng)采集覆蓋10,000種先進(jìn)合金、陶瓷及復(fù)合材料的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括：針對(duì)XRD數(shù)據(jù)，采用Rietveld精修算法進(jìn)行晶體結(jié)構(gòu)參數(shù)提取與相含量分析；針對(duì)SEM/HRTEM圖像，開(kāi)發(fā)自動(dòng)化圖像分割與特征提取算法，獲取納米尺度形貌、晶粒尺寸、缺陷類型等信息；針對(duì)EDX數(shù)據(jù)，進(jìn)行元素分布映射與化學(xué)成分分析；針對(duì)拉曼光譜，提取特征峰位與強(qiáng)度，分析化學(xué)鍵合狀態(tài)；針對(duì)AFM數(shù)據(jù)，獲取表面粗糙度與模量信息。所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行尺度歸一化、噪聲抑制與數(shù)據(jù)對(duì)齊，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集。

2.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模型構(gòu)建方法：

采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer混合模型實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。GNN用于表征材料微觀結(jié)構(gòu)（如原子坐標(biāo)、晶格信息）與成分（如元素分布）的圖結(jié)構(gòu)特征，提取原子/分子級(jí)別的信息；Transformer用于捕捉不同模態(tài)數(shù)據(jù)（如光譜、力學(xué)測(cè)試）在時(shí)間或空間維度上的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。設(shè)計(jì)時(shí)空注意力機(jī)制，使模型能夠根據(jù)任務(wù)需求動(dòng)態(tài)聚焦于關(guān)鍵模態(tài)或特定尺度信息。開(kāi)發(fā)多層特征交互網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)信息的深度融合與高層級(jí)抽象。

3.基于物理約束的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型開(kāi)發(fā)方法：

引入物理約束層，將材料科學(xué)中的物理規(guī)律（如相變法則、力學(xué)本構(gòu)關(guān)系、熱力學(xué)定律）以數(shù)學(xué)形式表達(dá)，并嵌入到深度學(xué)習(xí)模型中。采用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）框架，將物理方程作為正則項(xiàng)加入損失函數(shù)，約束模型預(yù)測(cè)結(jié)果滿足物理一致性。開(kāi)發(fā)基于ShapleyAdditiveexPlanations（SHAP）或LIME的可解釋性分析工具，解析模型決策過(guò)程，揭示微觀結(jié)構(gòu)特征對(duì)宏觀性能的關(guān)鍵影響路徑。

4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能評(píng)估方法：

選取先進(jìn)高溫合金、鈦合金基復(fù)合材料、鈣鈦礦太陽(yáng)能電池等典型材料體系，開(kāi)展針對(duì)性的實(shí)驗(yàn)研究。通過(guò)控制變量法，系統(tǒng)研究不同微觀結(jié)構(gòu)（如晶粒尺寸、相分布、缺陷類型）對(duì)材料性能（如強(qiáng)度、韌性、導(dǎo)電率、光吸收率）的影響。將模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，采用均方根誤差（RMSE）、決定系數(shù)（R2）等指標(biāo)評(píng)估模型性能。同時(shí)，進(jìn)行交叉驗(yàn)證與泛化能力測(cè)試，評(píng)估模型在不同材料體系與工況下的適用性。

技術(shù)路線：

1.數(shù)據(jù)采集與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集構(gòu)建階段（第1-6個(gè)月）：

與國(guó)內(nèi)多家材料研究機(jī)構(gòu)與企業(yè)合作，利用同步輻射光源、國(guó)家重大科研儀器設(shè)施等平臺(tái)，采集10,000種先進(jìn)材料的XRD、SEM、EDX、拉曼光譜等多模態(tài)表征數(shù)據(jù)。同時(shí)，收集相應(yīng)的力學(xué)性能、熱學(xué)性能、光學(xué)性能等實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，構(gòu)建包含結(jié)構(gòu)、成分、形貌、譜學(xué)、性能等多維度信息的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。

2.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模型研發(fā)階段（第3-12個(gè)月）：

基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer混合模型，開(kāi)發(fā)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法。首先，設(shè)計(jì)GNN模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)材料微觀結(jié)構(gòu)圖數(shù)據(jù)的特征提??；其次，設(shè)計(jì)Transformer模塊，捕捉不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的時(shí)空依賴關(guān)系；然后，開(kāi)發(fā)時(shí)空注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)特征聚焦；最后，通過(guò)反向傳播算法與優(yōu)化器（如AdamW）進(jìn)行模型訓(xùn)練與參數(shù)優(yōu)化。在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證融合模型的性能，并與單一模態(tài)模型、傳統(tǒng)融合方法進(jìn)行對(duì)比。

3.基于物理約束的預(yù)測(cè)模型開(kāi)發(fā)階段（第6-18個(gè)月）：

在多模態(tài)融合模型基礎(chǔ)上，引入物理約束層，開(kāi)發(fā)基于物理約束的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型。首先，收集材料科學(xué)中的相關(guān)物理方程（如彈性力學(xué)方程、熱傳導(dǎo)方程、相變動(dòng)力學(xué)方程），并將其轉(zhuǎn)化為可用于模型約束的數(shù)學(xué)形式；其次，將物理方程作為正則項(xiàng)加入損失函數(shù)，采用PINN框架進(jìn)行模型訓(xùn)練；然后，開(kāi)發(fā)SHAP或LIME等可解釋性分析工具，解析模型決策過(guò)程；最后，在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集與特定材料體系上驗(yàn)證約束模型的預(yù)測(cè)精度與可解釋性優(yōu)勢(shì)。

4.關(guān)鍵材料體系驗(yàn)證與應(yīng)用示范階段（第15-24個(gè)月）：

選取先進(jìn)高溫合金、鈦合金基復(fù)合材料、鈣鈦礦太陽(yáng)能電池等典型材料體系，應(yīng)用開(kāi)發(fā)的融合模型與預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行性能預(yù)測(cè)與機(jī)制解析。通過(guò)控制變量法，系統(tǒng)研究不同微觀結(jié)構(gòu)對(duì)材料性能的影響，并將模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。與材料企業(yè)合作，開(kāi)展小批量材料性能預(yù)測(cè)服務(wù)，評(píng)估技術(shù)對(duì)研發(fā)效率的提升效果。總結(jié)技術(shù)應(yīng)用的典型案例，形成技術(shù)轉(zhuǎn)移方案。

5.云平臺(tái)與數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)階段（貫穿整個(gè)項(xiàng)目）：

設(shè)計(jì)云平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、模型訓(xùn)練模塊、在線預(yù)測(cè)模塊與可視化模塊。開(kāi)發(fā)開(kāi)源材料數(shù)據(jù)庫(kù)，集成項(xiàng)目產(chǎn)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)模型及可解釋性分析結(jié)果。提供API接口與可視化界面，支持用戶上傳材料數(shù)據(jù)并獲取性能預(yù)測(cè)結(jié)果與解釋性分析報(bào)告。逐步完善平臺(tái)功能，實(shí)現(xiàn)模型的在線更新與迭代優(yōu)化。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在理論、方法與應(yīng)用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，旨在通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)性地解決材料表征與性能預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵瓶頸，推動(dòng)材料科學(xué)向智能化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式轉(zhuǎn)型。

理論創(chuàng)新點(diǎn)：

1.多模態(tài)材料信息統(tǒng)一表征理論的構(gòu)建：本項(xiàng)目首次提出將來(lái)自同步輻射X射線衍射、掃描電子顯微鏡、拉曼光譜、原子力顯微鏡等多種來(lái)源的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合的理論框架。傳統(tǒng)研究多側(cè)重于單一模態(tài)數(shù)據(jù)的分析或簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)拼接，缺乏對(duì)多尺度、多物理場(chǎng)耦合下信息關(guān)聯(lián)機(jī)制的深入理解。本項(xiàng)目通過(guò)引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer混合模型，并設(shè)計(jì)時(shí)空注意力機(jī)制，旨在從理論上揭示不同模態(tài)數(shù)據(jù)在特征空間與時(shí)空維度上的深層關(guān)聯(lián)規(guī)律，構(gòu)建一個(gè)能夠統(tǒng)一表征材料微觀結(jié)構(gòu)、化學(xué)成分、形貌特征與宏觀性能的數(shù)學(xué)模型，為復(fù)雜材料體系的智能表征奠定理論基礎(chǔ)。

2.物理約束深度學(xué)習(xí)理論的完善：現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型在材料性能預(yù)測(cè)中普遍存在物理可解釋性差的問(wèn)題，難以揭示微觀結(jié)構(gòu)-宏觀性能的內(nèi)在機(jī)制。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將材料科學(xué)中的物理規(guī)律（如相變法則、力學(xué)本構(gòu)關(guān)系、熱力學(xué)定律）以數(shù)學(xué)形式表達(dá)，并系統(tǒng)性地將其融入深度學(xué)習(xí)模型中，構(gòu)建基于物理約束的深度學(xué)習(xí)理論體系。通過(guò)引入物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）框架，將物理方程作為正則項(xiàng)加入損失函數(shù)，不僅能夠有效提升模型的預(yù)測(cè)精度與泛化能力，更重要的是，能夠約束模型預(yù)測(cè)結(jié)果滿足物理一致性，從而增強(qiáng)模型的可解釋性，使模型能夠成為連接實(shí)驗(yàn)、計(jì)算與理論的橋梁，推動(dòng)材料科學(xué)從“試錯(cuò)式”探索向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+理論驅(qū)動(dòng)”的深度融合。

3.跨尺度關(guān)聯(lián)建模理論的突破：材料性能是材料微觀結(jié)構(gòu)、化學(xué)成分等特征在多尺度下的耦合表征。本項(xiàng)目通過(guò)多模態(tài)融合模型與物理約束模型，旨在建立連接原子/納米尺度信息與宏觀性能的跨尺度關(guān)聯(lián)模型理論。該理論將突破傳統(tǒng)計(jì)算方法（如DFT、MD）在尺度擴(kuò)展上的瓶頸，以及傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法難以捕捉多尺度關(guān)聯(lián)信息的局限，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜材料體系中從原子相互作用到宏觀力學(xué)/熱學(xué)/光學(xué)性能的精準(zhǔn)映射與預(yù)測(cè)，為復(fù)雜工況下材料性能的精準(zhǔn)調(diào)控提供理論指導(dǎo)。

方法創(chuàng)新點(diǎn)：

1.多模態(tài)融合新算法的開(kāi)發(fā)：本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer的混合模型，并設(shè)計(jì)可解釋的時(shí)空注意力機(jī)制，開(kāi)發(fā)一套全新的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法。GNN擅長(zhǎng)處理材料微觀結(jié)構(gòu)等圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，而Transformer擅長(zhǎng)捕捉序列數(shù)據(jù)或空間數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。將兩者結(jié)合，能夠有效地融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)、成分、譜學(xué)等維度上的信息。時(shí)空注意力機(jī)制則能夠使模型根據(jù)任務(wù)需求動(dòng)態(tài)聚焦于關(guān)鍵模態(tài)或特定尺度信息，提高信息利用效率。該算法的提出將顯著提升多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的深度與廣度，為復(fù)雜材料體系的智能表征提供新的技術(shù)手段。

2.基于物理約束的深度學(xué)習(xí)模型新框架：本項(xiàng)目將創(chuàng)新性地將物理約束層與可解釋性（X）技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建一個(gè)既符合物理規(guī)律又能揭示內(nèi)在機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型新框架。通過(guò)開(kāi)發(fā)物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）的變體，將更豐富的物理知識(shí)（不僅限于偏微分方程，還包括積分關(guān)系、守恒律等）融入模型訓(xùn)練過(guò)程，提高模型的泛化能力與魯棒性。同時(shí)，利用SHAP或LIME等X工具，結(jié)合物理約束信息，解析模型決策過(guò)程，揭示微觀結(jié)構(gòu)特征對(duì)宏觀性能的關(guān)鍵影響路徑，實(shí)現(xiàn)“預(yù)測(cè)+解釋”的統(tǒng)一。該框架的提出將推動(dòng)深度學(xué)習(xí)在材料科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用從“黑箱”預(yù)測(cè)向“可解釋”智能預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)變。

3.材料表征與性能預(yù)測(cè)云平臺(tái)新架構(gòu)：本項(xiàng)目將設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)一個(gè)基于微服務(wù)架構(gòu)、支持模型在線更新與迭代優(yōu)化的材料表征與性能預(yù)測(cè)云平臺(tái)。該平臺(tái)將創(chuàng)新性地集成開(kāi)放式API接口、可視化分析工具與可解釋性報(bào)告生成功能，不僅為科研人員提供便捷的材料智能研發(fā)服務(wù)，也為企業(yè)工程師提供按需使用的預(yù)測(cè)服務(wù)。平臺(tái)將采用模塊化設(shè)計(jì)，支持多種數(shù)據(jù)格式與模型部署，并通過(guò)容器化技術(shù)實(shí)現(xiàn)模型的快速部署與擴(kuò)展。該云平臺(tái)的新架構(gòu)將有效降低材料智能研發(fā)的技術(shù)門(mén)檻，促進(jìn)研究成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

應(yīng)用創(chuàng)新點(diǎn)：

1.在關(guān)鍵戰(zhàn)略材料領(lǐng)域的應(yīng)用示范：本項(xiàng)目將開(kāi)發(fā)的智能材料表征與性能預(yù)測(cè)技術(shù)，將在先進(jìn)高溫合金、鈦合金基復(fù)合材料、鈣鈦礦太陽(yáng)能電池等具有戰(zhàn)略重要性的材料體系中得到應(yīng)用示范。這些材料體系對(duì)國(guó)家科技自主性與產(chǎn)業(yè)發(fā)展至關(guān)重要，但其研發(fā)仍面臨諸多挑戰(zhàn)。本項(xiàng)目的技術(shù)能夠顯著提升這些關(guān)鍵材料的研發(fā)效率，例如將合金成分優(yōu)化與性能預(yù)測(cè)的周期從傳統(tǒng)的數(shù)年縮短至數(shù)月，為我國(guó)在航空航天、新能源汽車、新能源等領(lǐng)域的發(fā)展提供強(qiáng)有力的材料支撐。

2.推動(dòng)材料研發(fā)范式變革：本項(xiàng)目的技術(shù)將推動(dòng)材料科學(xué)從傳統(tǒng)的“實(shí)驗(yàn)-理論”循環(huán)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+實(shí)驗(yàn)-理論”的混合范式轉(zhuǎn)變。通過(guò)云平臺(tái)的建設(shè)與開(kāi)放，本項(xiàng)目將促進(jìn)材料領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同創(chuàng)新，培養(yǎng)一批既懂材料科學(xué)又懂的復(fù)合型人才。該技術(shù)的推廣應(yīng)用將重塑材料研發(fā)流程，實(shí)現(xiàn)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”創(chuàng)新的跨越，加速新材料的發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)，提升我國(guó)在全球材料科技競(jìng)爭(zhēng)中的優(yōu)勢(shì)。

3.促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)價(jià)值創(chuàng)造：本項(xiàng)目將與材料企業(yè)建立緊密的合作關(guān)系，開(kāi)展技術(shù)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。通過(guò)提供小批量材料性能預(yù)測(cè)服務(wù)，驗(yàn)證技術(shù)的實(shí)用性與經(jīng)濟(jì)價(jià)值，并為企業(yè)節(jié)省大量的研發(fā)成本與時(shí)間。項(xiàng)目的技術(shù)成果將形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，并帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，創(chuàng)造顯著的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。同時(shí)，云平臺(tái)的開(kāi)放服務(wù)將惠及更多中小企業(yè)，降低其進(jìn)入新材料市場(chǎng)的技術(shù)門(mén)檻，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。

4.建設(shè)開(kāi)放共享的材料智能研發(fā)生態(tài)：本項(xiàng)目將通過(guò)建設(shè)開(kāi)源材料數(shù)據(jù)庫(kù)與模型庫(kù)，積極參與國(guó)際材料數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，推動(dòng)材料領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享與開(kāi)放。這將有助于構(gòu)建一個(gè)開(kāi)放共享的材料智能研發(fā)生態(tài)，吸引全球范圍內(nèi)的研究人員與企業(yè)參與材料科學(xué)的創(chuàng)新活動(dòng)，加速新材料的發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)進(jìn)程，為人類科技進(jìn)步與社會(huì)可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目預(yù)期在理論、方法、數(shù)據(jù)、平臺(tái)及應(yīng)用等多個(gè)層面取得系列創(chuàng)新成果，為材料科學(xué)的智能化發(fā)展提供有力支撐。

理論貢獻(xiàn)：

1.多模態(tài)材料信息融合理論的突破：預(yù)期建立一套系統(tǒng)的多模態(tài)材料信息融合理論框架，闡明不同模態(tài)數(shù)據(jù)在特征空間與時(shí)空維度上的關(guān)聯(lián)機(jī)制。通過(guò)理論分析，揭示多模態(tài)融合模型中特征交互與信息傳遞的內(nèi)在規(guī)律，為復(fù)雜材料體系的智能表征提供新的理論視角。該理論將超越現(xiàn)有對(duì)單一模態(tài)數(shù)據(jù)或簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)拼接的分析范式，為理解多尺度、多物理場(chǎng)耦合下的材料信息關(guān)聯(lián)提供科學(xué)依據(jù)。

2.基于物理約束的深度學(xué)習(xí)理論的完善：預(yù)期完善物理約束深度學(xué)習(xí)在材料科學(xué)中的應(yīng)用理論，明確物理約束層對(duì)模型泛化能力、可解釋性與魯棒性的作用機(jī)制。通過(guò)理論推導(dǎo)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，建立物理知識(shí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法協(xié)同優(yōu)化的理論體系，為構(gòu)建可解釋、可靠的智能預(yù)測(cè)模型提供理論指導(dǎo)。該理論將推動(dòng)材料科學(xué)從純經(jīng)驗(yàn)或純計(jì)算向“數(shù)據(jù)智能+物理智能”深度融合的方向發(fā)展。

3.跨尺度關(guān)聯(lián)建模理論的構(gòu)建：預(yù)期建立連接原子/納米尺度信息與宏觀性能的跨尺度關(guān)聯(lián)模型理論，揭示微觀結(jié)構(gòu)特征向宏觀性能轉(zhuǎn)化的復(fù)雜映射關(guān)系。通過(guò)理論分析，量化不同尺度信息對(duì)宏觀性能的貢獻(xiàn)權(quán)重，為材料的設(shè)計(jì)與調(diào)控提供理論依據(jù)。該理論將突破傳統(tǒng)方法在尺度擴(kuò)展上的瓶頸，為復(fù)雜工況下材料性能的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與調(diào)控奠定理論基礎(chǔ)。

方法創(chuàng)新與軟件成果：

1.多模態(tài)融合新算法：預(yù)期開(kāi)發(fā)一套基于GNN與Transformer混合模型、包含時(shí)空注意力機(jī)制的全新多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法。該算法將顯著提升對(duì)復(fù)雜材料體系中多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)材料微觀結(jié)構(gòu)、化學(xué)成分、形貌特征等多維度信息的統(tǒng)一表征。相關(guān)算法將形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù)，并在開(kāi)源社區(qū)發(fā)布，促進(jìn)學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的交流與合作。

2.基于物理約束的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型：預(yù)期開(kāi)發(fā)一套完整的基于物理約束的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型框架，包括物理約束層的構(gòu)建方法、物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變體、以及與X技術(shù)的集成方案。該框架將能夠有效提升模型在復(fù)雜工況下的預(yù)測(cè)精度與可解釋性，為構(gòu)建既符合物理規(guī)律又能揭示內(nèi)在機(jī)制的智能預(yù)測(cè)模型提供實(shí)用工具。相關(guān)模型與代碼將作為核心技術(shù)成果進(jìn)行轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

3.材料表征與性能預(yù)測(cè)云平臺(tái)：預(yù)期開(kāi)發(fā)一個(gè)功能完善、易于使用的材料表征與性能預(yù)測(cè)云平臺(tái)。該平臺(tái)將集成數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、在線預(yù)測(cè)、可視化分析、可解釋性報(bào)告生成等功能模塊，并支持多種數(shù)據(jù)格式與模型部署。平臺(tái)將采用微服務(wù)架構(gòu)，具有高可擴(kuò)展性與高可靠性，為科研人員與企業(yè)工程師提供便捷的材料智能研發(fā)服務(wù)。平臺(tái)將成為項(xiàng)目核心成果的重要載體，并推動(dòng)材料智能研發(fā)生態(tài)的建設(shè)。

數(shù)據(jù)成果：

1.開(kāi)源材料數(shù)據(jù)庫(kù)：預(yù)期構(gòu)建一個(gè)包含10,000種先進(jìn)合金、陶瓷及復(fù)合材料的開(kāi)源材料數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)將整合多模態(tài)表征數(shù)據(jù)、性能測(cè)試數(shù)據(jù)、計(jì)算模擬數(shù)據(jù)、以及相應(yīng)的模型預(yù)測(cè)結(jié)果與可解釋性分析報(bào)告。數(shù)據(jù)將按照FR原則（Findable,Accessible,Interoperable,Reusable）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理與存儲(chǔ)，為學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的材料研究提供寶貴的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)將促進(jìn)材料領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享與開(kāi)放，加速材料科學(xué)的智能化進(jìn)程。

2.多模態(tài)融合與預(yù)測(cè)模型基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集：預(yù)期構(gòu)建一個(gè)專門(mén)用于評(píng)估多模態(tài)融合模型與預(yù)測(cè)模型性能的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，包含不同材料體系、不同工況下的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)與性能標(biāo)簽。該數(shù)據(jù)集將為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)新算法與模型的比較與發(fā)展。

應(yīng)用價(jià)值與實(shí)踐成果：

1.關(guān)鍵材料體系的性能預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)優(yōu)化：預(yù)期在先進(jìn)高溫合金、鈦合金基復(fù)合材料、鈣鈦礦太陽(yáng)能電池等關(guān)鍵材料體系中，實(shí)現(xiàn)材料性能的高精度預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)優(yōu)化。通過(guò)本項(xiàng)目的技術(shù)，能夠顯著縮短這些關(guān)鍵材料的研發(fā)周期，降低研發(fā)成本，提升材料性能，為我國(guó)在航空航天、新能源汽車、新能源等領(lǐng)域的戰(zhàn)略發(fā)展提供有力支撐。

2.材料研發(fā)效率的提升：預(yù)期本項(xiàng)目的技術(shù)能夠?qū)⒉牧闲阅茴A(yù)測(cè)的效率提升3-5個(gè)數(shù)量級(jí)，將合金成分優(yōu)化與性能預(yù)測(cè)的周期從傳統(tǒng)的數(shù)年縮短至數(shù)月，大幅降低材料研發(fā)的成本與風(fēng)險(xiǎn)。這將推動(dòng)材料研發(fā)范式從傳統(tǒng)的“試錯(cuò)式”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變，加速新材料的發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)進(jìn)程。

3.產(chǎn)業(yè)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)價(jià)值創(chuàng)造：預(yù)期本項(xiàng)目的技術(shù)成果將形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，并通過(guò)技術(shù)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)化服務(wù)，為材料企業(yè)創(chuàng)造顯著的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。例如，通過(guò)云平臺(tái)提供的小批量材料性能預(yù)測(cè)服務(wù)，預(yù)計(jì)可為合作企業(yè)節(jié)省高達(dá)40%-60%的研發(fā)成本。相關(guān)技術(shù)還將帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

4.人才培養(yǎng)與學(xué)科發(fā)展：預(yù)期本項(xiàng)目將培養(yǎng)一批既懂材料科學(xué)又懂的復(fù)合型人才，推動(dòng)材料科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的交叉融合，促進(jìn)相關(guān)學(xué)科的協(xié)同發(fā)展。項(xiàng)目的研究成果將發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)發(fā)明專利，并積極參與國(guó)際材料數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定，提升我國(guó)在材料科技領(lǐng)域的國(guó)際影響力。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃總執(zhí)行周期為三年，共分六個(gè)階段實(shí)施，每個(gè)階段任務(wù)明確，時(shí)間節(jié)點(diǎn)清晰，確保項(xiàng)目按計(jì)劃順利推進(jìn)。

時(shí)間規(guī)劃：

第一階段：數(shù)據(jù)采集與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集構(gòu)建（第1-6個(gè)月）

任務(wù)分配：與國(guó)內(nèi)多家材料研究機(jī)構(gòu)與企業(yè)合作，利用同步輻射光源、國(guó)家重大科研儀器設(shè)施等平臺(tái)，采集10,000種先進(jìn)材料的XRD、SEM、EDX、拉曼光譜等多模態(tài)表征數(shù)據(jù)。同時(shí)，收集相應(yīng)的力學(xué)性能、熱學(xué)性能、光學(xué)性能等實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，構(gòu)建包含結(jié)構(gòu)、成分、形貌、譜學(xué)、性能等多維度信息的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。

進(jìn)度安排：第1-2個(gè)月：完成合作機(jī)構(gòu)對(duì)接與數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計(jì)；第3-4個(gè)月：開(kāi)展初步數(shù)據(jù)采集與驗(yàn)證；第5-6個(gè)月：完成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集初步構(gòu)建，進(jìn)行內(nèi)部評(píng)審。

第二階段：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模型研發(fā)（第3-12個(gè)月）

任務(wù)分配：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與Transformer混合模型，開(kāi)發(fā)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法。首先，設(shè)計(jì)GNN模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)材料微觀結(jié)構(gòu)圖數(shù)據(jù)的特征提取；其次，設(shè)計(jì)Transformer模塊，捕捉不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的時(shí)空依賴關(guān)系；然后，開(kāi)發(fā)時(shí)空注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)特征聚焦；最后，通過(guò)反向傳播算法與優(yōu)化器（如AdamW）進(jìn)行模型訓(xùn)練與參數(shù)優(yōu)化。在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證融合模型的性能，并與單一模態(tài)模型、傳統(tǒng)融合方法進(jìn)行對(duì)比。

進(jìn)度安排：第3-4個(gè)月：完成GNN模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；第5-6個(gè)月：完成Transformer模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；第7-8個(gè)月：開(kāi)發(fā)時(shí)空注意力機(jī)制與模型整體框架；第9-10個(gè)月：完成模型訓(xùn)練與初步優(yōu)化；第11-12個(gè)月：在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行模型驗(yàn)證與對(duì)比分析，完成階段性成果報(bào)告。

第三階段：基于物理約束的預(yù)測(cè)模型開(kāi)發(fā)（第6-18個(gè)月）

任務(wù)分配：在多模態(tài)融合模型基礎(chǔ)上，引入物理約束層，開(kāi)發(fā)基于物理約束的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型。首先，收集材料科學(xué)中的相關(guān)物理方程（如相變法則、力學(xué)本構(gòu)關(guān)系、熱力學(xué)定律），并將其轉(zhuǎn)化為可用于模型約束的數(shù)學(xué)形式；其次，將物理方程作為正則項(xiàng)加入損失函數(shù)，采用PINN框架進(jìn)行模型訓(xùn)練；然后，開(kāi)發(fā)SHAP或LIME等可解釋性分析工具，解析模型決策過(guò)程；最后，在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集與特定材料體系上驗(yàn)證約束模型的預(yù)測(cè)精度與可解釋性優(yōu)勢(shì)。

進(jìn)度安排：第6-8個(gè)月：完成物理約束規(guī)則庫(kù)構(gòu)建與物理方程的數(shù)學(xué)表達(dá)；第9-10個(gè)月：完成物理約束層的模型設(shè)計(jì)與集成；第11-12個(gè)月：進(jìn)行模型初步訓(xùn)練與調(diào)試；第13-14個(gè)月：開(kāi)發(fā)并集成可解釋性分析工具；第15-16個(gè)月：在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行模型驗(yàn)證；第17-18個(gè)月：在特定材料體系上進(jìn)行應(yīng)用示范，完成階段性成果報(bào)告。

第四階段：關(guān)鍵材料體系驗(yàn)證與應(yīng)用示范（第15-24個(gè)月）

任務(wù)分配：選取先進(jìn)高溫合金、鈦合金基復(fù)合材料、鈣鈦礦太陽(yáng)能電池等典型材料體系，應(yīng)用開(kāi)發(fā)的融合模型與預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行性能預(yù)測(cè)與機(jī)制解析。通過(guò)控制變量法，系統(tǒng)研究不同微觀結(jié)構(gòu)對(duì)材料性能的影響，并將模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。與材料企業(yè)合作，開(kāi)展小批量材料性能預(yù)測(cè)服務(wù)，評(píng)估技術(shù)對(duì)研發(fā)效率的提升效果。總結(jié)技術(shù)應(yīng)用的典型案例，形成技術(shù)轉(zhuǎn)移方案。

進(jìn)度安排：第15-16個(gè)月：完成關(guān)鍵材料體系實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)與實(shí)施；第17-18個(gè)月：應(yīng)用融合模型與預(yù)測(cè)模型進(jìn)行性能預(yù)測(cè)與機(jī)制解析；第19-20個(gè)月：進(jìn)行模型預(yù)測(cè)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比分析；第21-22個(gè)月：與材料企業(yè)合作開(kāi)展小批量材料性能預(yù)測(cè)服務(wù)；第23-24個(gè)月：總結(jié)技術(shù)應(yīng)用案例，形成技術(shù)轉(zhuǎn)移方案與項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告。

第五階段：云平臺(tái)與數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)（貫穿整個(gè)項(xiàng)目）

任務(wù)分配：設(shè)計(jì)云平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、模型訓(xùn)練模塊、在線預(yù)測(cè)模塊與可視化模塊。開(kāi)發(fā)開(kāi)源材料數(shù)據(jù)庫(kù)，集成項(xiàng)目產(chǎn)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)模型及可解釋性分析結(jié)果。提供API接口與可視化界面，支持用戶上傳材料數(shù)據(jù)并獲取性能預(yù)測(cè)結(jié)果與解釋性分析報(bào)告。逐步完善平臺(tái)功能，實(shí)現(xiàn)模型的在線更新與迭代優(yōu)化。

進(jìn)度安排：第1-6個(gè)月：完成云平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)與技術(shù)選型；第7-12個(gè)月：完成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊與模型訓(xùn)練模塊開(kāi)發(fā)；第13-18個(gè)月：完成在線預(yù)測(cè)模塊與可視化模塊開(kāi)發(fā)；第19-24個(gè)月：完成開(kāi)源材料數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)與平臺(tái)集成測(cè)試，逐步開(kāi)放平臺(tái)API接口與可視化服務(wù)。

第六階段：項(xiàng)目總結(jié)與成果推廣（第25-36個(gè)月）

任務(wù)分配：系統(tǒng)總結(jié)項(xiàng)目研究成果，包括理論貢獻(xiàn)、方法創(chuàng)新、數(shù)據(jù)成果、軟件成果、應(yīng)用價(jià)值等。完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告與驗(yàn)收材料準(zhǔn)備。項(xiàng)目成果發(fā)布會(huì)，向?qū)W術(shù)界與工業(yè)界推廣項(xiàng)目成果。推動(dòng)技術(shù)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，形成持續(xù)性的技術(shù)支撐服務(wù)。

進(jìn)度安排：第25-28個(gè)月：完成項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告與驗(yàn)收材料準(zhǔn)備；第29-30個(gè)月：項(xiàng)目成果發(fā)布會(huì)；第31-32個(gè)月：推動(dòng)技術(shù)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用；第33-36個(gè)月：建立持續(xù)性的技術(shù)支撐服務(wù)機(jī)制，完成項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告。

風(fēng)險(xiǎn)管理策略：

1.數(shù)據(jù)采集風(fēng)險(xiǎn)：由于材料表征實(shí)驗(yàn)成本高、周期長(zhǎng)，可能無(wú)法按計(jì)劃采集到足夠多樣性的數(shù)據(jù)。應(yīng)對(duì)策略：建立多元化的合作網(wǎng)絡(luò)，覆蓋不同類型的材料體系與表征技術(shù)；制定備選實(shí)驗(yàn)方案，如利用已有公開(kāi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型預(yù)訓(xùn)練；加強(qiáng)進(jìn)度監(jiān)控，及時(shí)調(diào)整數(shù)據(jù)采集計(jì)劃。

2.模型研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)：多模態(tài)融合與物理約束模型的研發(fā)難度大，可能存在模型收斂性差、可解釋性不足等問(wèn)題。應(yīng)對(duì)策略：采用成熟的深度學(xué)習(xí)框架與算法庫(kù)；開(kāi)展充分的文獻(xiàn)調(diào)研與理論分析；建立模型評(píng)估體系，包括精度、魯棒性、可解釋性等多維度指標(biāo)；引入外部專家進(jìn)行技術(shù)指導(dǎo)。

3.技術(shù)路線風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目涉及多學(xué)科交叉，可能存在技術(shù)路線不匹配、人才短缺等問(wèn)題。應(yīng)對(duì)策略：組建跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部溝通與協(xié)作；定期技術(shù)研討會(huì)，及時(shí)調(diào)整技術(shù)路線；積極引進(jìn)與培養(yǎng)復(fù)合型人才。

4.應(yīng)用示范風(fēng)險(xiǎn)：與企業(yè)的合作可能因需求不匹配、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問(wèn)題受阻。應(yīng)對(duì)策略：深入調(diào)研企業(yè)實(shí)際需求，共同制定應(yīng)用示范方案；建立靈活的合作模式，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整服務(wù)內(nèi)容；加強(qiáng)與企業(yè)溝通，確保技術(shù)成果的實(shí)用性。

5.成果推廣風(fēng)險(xiǎn)：項(xiàng)目成果可能因缺乏有效的推廣渠道、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)不足等問(wèn)題難以轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。應(yīng)對(duì)策略：建立線上線下相結(jié)合的推廣渠道，如參加學(xué)術(shù)會(huì)議、發(fā)布開(kāi)源代碼、提供技術(shù)咨詢等；加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，申請(qǐng)發(fā)明專利與軟件著作權(quán)；與企業(yè)建立長(zhǎng)期合作關(guān)系，推動(dòng)技術(shù)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由來(lái)自材料科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)及工程學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的資深研究人員組成，具有豐富的理論基礎(chǔ)與工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠覆蓋項(xiàng)目所需的全部技術(shù)領(lǐng)域，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

團(tuán)隊(duì)成員介紹：

1.項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張明，材料科學(xué)與工程領(lǐng)域教授，中國(guó)科學(xué)院院士，國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者。長(zhǎng)期從事先進(jìn)材料的表征與性能預(yù)測(cè)研究，在多尺度材料建模、計(jì)算材料學(xué)、在材料科學(xué)中的應(yīng)用等方面取得了系統(tǒng)性成果。主持完成國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目2項(xiàng)，發(fā)表高水平論文100余篇，h指數(shù)50。曾獲國(guó)家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)、何梁何利基金科學(xué)與技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)等重大科技獎(jiǎng)勵(lì)。

2.技術(shù)負(fù)責(zé)人：李強(qiáng)，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域教授，博士生導(dǎo)師，國(guó)際知名的專家。在深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域具有深厚的學(xué)術(shù)造詣，發(fā)表頂級(jí)會(huì)議論文30余篇，包括NeurIPS、ICML、AA等。曾獲ACMFellow、IEEEFellow等榮譽(yù)稱號(hào)，主導(dǎo)開(kāi)發(fā)了多個(gè)開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架與工具包。

3.數(shù)據(jù)與計(jì)算負(fù)責(zé)人：王華，計(jì)算物理領(lǐng)域研究員，精通材料科學(xué)計(jì)算模擬與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。在同步輻射數(shù)據(jù)分析、分子動(dòng)力學(xué)模擬、機(jī)器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)中的應(yīng)用等方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)。參與撰寫(xiě)專著《計(jì)算材料科學(xué)：方法與案例》，發(fā)表SCI論文50余篇。

4.表征與實(shí)驗(yàn)負(fù)責(zé)人：趙偉，材料表征與性能測(cè)試領(lǐng)域研究員，擁有20年材料表征與性能測(cè)試經(jīng)驗(yàn)。精通X射線衍射、掃描電子顯微鏡、拉曼光譜、原子力顯微鏡等先進(jìn)表征技術(shù)，在先進(jìn)高溫合金、鈦合金基復(fù)合材料、鈣鈦礦太陽(yáng)能電池等材料體系方面具有豐富的實(shí)驗(yàn)研究經(jīng)驗(yàn)。

5.軟件開(kāi)發(fā)負(fù)責(zé)人：劉洋，軟件工程領(lǐng)域工程師，精通云計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理、平臺(tái)開(kāi)發(fā)等。主導(dǎo)開(kāi)發(fā)了多個(gè)大型科研軟件系統(tǒng)，具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

6.應(yīng)用示范負(fù)責(zé)人：陳剛，材料企業(yè)技術(shù)總監(jiān)，擁有15年材料研發(fā)與生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)。在先進(jìn)高溫合金、鈦合金基復(fù)合材料等領(lǐng)域具有豐富的產(chǎn)業(yè)化經(jīng)驗(yàn)。

團(tuán)隊(duì)成員角色分配與合作模式：

1.項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：負(fù)責(zé)項(xiàng)目整體規(guī)劃與管理，協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)資源，學(xué)術(shù)交流與成果推廣。主持項(xiàng)目評(píng)審與驗(yàn)收工作。

2.技術(shù)負(fù)責(zé)人：負(fù)責(zé)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模型與物理約束預(yù)測(cè)模型的理論研究與技術(shù)攻關(guān)，指導(dǎo)模型訓(xùn)練與優(yōu)化，確保模型精度與可解釋性。

3.數(shù)據(jù)與計(jì)算負(fù)責(zé)人：負(fù)責(zé)材料表征數(shù)據(jù)的預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化，開(kāi)發(fā)計(jì)算模擬平臺(tái)與大數(shù)據(jù)分析工具，支持模型訓(xùn)練與驗(yàn)證。

4.表征與實(shí)驗(yàn)負(fù)責(zé)人：負(fù)責(zé)關(guān)鍵材料體系的實(shí)驗(yàn)研究，提供材料表征與性能測(cè)試數(shù)據(jù)，與模型團(tuán)隊(duì)協(xié)作進(jìn)行實(shí)驗(yàn)-計(jì)算結(jié)合研究。

5.軟件開(kāi)發(fā)負(fù)責(zé)人：負(fù)責(zé)材料表征與性能預(yù)測(cè)云平臺(tái)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、模型訓(xùn)練模塊、在線預(yù)測(cè)模塊與可視化模塊，確保平臺(tái)的穩(wěn)定性與易用性。

6.應(yīng)用示范負(fù)責(zé)人：負(fù)責(zé)與材料企業(yè)建立合作關(guān)系，開(kāi)展技術(shù)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，推動(dòng)技術(shù)成果的商業(yè)化落地。

合作模式：

1.跨學(xué)科協(xié)同研究：項(xiàng)目采用跨學(xué)科協(xié)同研究模式，團(tuán)隊(duì)成員定期召開(kāi)學(xué)術(shù)研討會(huì)，分享研究進(jìn)展與成果，共同