随着新能源、先进制造等领域对功能材料性能要求的日益严苛，传统材料研发模式面临显著挑战：跨尺度关联机制不清晰、实验试错周期长、计算资源消耗巨大。人工智能技术与多尺度模拟方法的深度融合，为材料科学开辟了“数据驱动+物理建模”的创新路径—通过机器学习（ML）加速材料性能预测、优化设计流程，推动材料研发从“经验驱动”向“智能驱动”跨越。
国际趋势方面，Nature等顶级期刊近年来持续聚焦“多尺度材料模拟”“AI for Materials”等交叉领域，LAMMPS等计算工具与ML技术的结合已成为研究热点。国际团队在电池催化剂设计、压电材料极化机理解析等领域取得突破性进展，通过图神经网络（GNN）、强化学习（DQN）等技术实现了材料性能的精准预测与高效设计，为新能源材料、绿色催化等技术的发展注入新动能。
国家需求层面，《国家自然科学基金“十四五”发展规划》学科发展战略中强调“重点推进新概念材料人工智能设计和材料共性科学等重要基础性工作；扶持和关注材料加工与成型、理论与模拟等传统学科领域。推动材料科学与其他学科的深度融合，加强变革性材料前沿探索。”
学科发展维度，智能材料模拟技术作为材料科学、计算力学与人工智能的交叉领域，正成为学科前沿与产业应用的核心驱动力。头部企业及科研机构对兼具材料科学理论功底、多尺度模拟能力与机器学习技术的复合型人才需求激增，相关岗位在新能源电池、环境催化等领域持续井喷。
为响应国家战略需求、推动学科交叉创新，助力科研人员与工程师掌握“多尺度模拟+机器学习”的前沿技术体系，提升能源材料研发效率与工业实践能力，特举办此次研修课程。本次培训由北京软研国际信息技术研究院主办，互动派（北京）教育科技有限公司承办，旨在培养兼具理论深度与实践能力的复合型技术人才，赋能新材料领域的技术突破与产业升级。
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