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近期,研究生院举办2026年度“AI赋能材料研发”研究生课外科技创新竞赛项目中期评审会,旨在为学生给予专业指导,保障项目顺利推进。本次评审会邀请了材料智能研发专班和材料计算相关领域8名专家为项目进行指导。
中期答辩采取线上线下相结合的方式进行。各团队汇报人依次围绕项目研究背景、技术应用方案、阶段性研究成果及下一步工作计划等核心内容展开汇报。评审专家从多维度进行细致点评,既肯定了各项目在探索AI赋能材料研究应用中的亮点,也针对技术落地难点、数据处理优化、研究方向聚焦和实验闭环等问题提出了建设性指导意见。
下一步,研究生院将支持优秀项目负责人参加第十届材料基因工程国际论坛,分析行业研究前沿,进一步优化项目方案。并将持续跟进项目研究进展,为参赛团队给予全方位支持,助力各项目在AI赋能材料研发领域取得更具突破性的成果。
中期评审结果
排名 | 项目名称 | 项目负责人 | 二级培养单位 | 评审结果 |
1 | 基于大模型文献挖掘的数据驱动材料研发 | 周彬 | 有色金属结构材料全国重点实验室 | 优秀 |
2 | 基于 RAG 知识增强与多目标优化的 NiFe-LDHs 基海水电解工业级析氧催化剂开发 | 李浩宇 | 国家有色金属新能源材料与制品工程技术研究中心 | 优秀 |
3 | 基于高通量实验的数据驱动高耐蚀钛合金成分设计 | 欧阳星宇 | 有色金属结构材料全国重点实验室 | 优秀 |
4 | 基于正向预测与逆向设计的高性能多碱阴极侧窗型光电倍增管数据驱动工艺优化 | 刘一鸣 | 国家有色金属及电子材料分析测试中心 | 良好 |
5 | 数据驱动的多组分掺杂 Fe-K-Ce 催化剂结构-性能关联与智能筛选 | 汪博文 | 稀土国家工程研究中心 | 良好 |
6 | 基于遗传算法的三氧化钼氢还原 Mo–O–H 体系ReaxFF 力场优化研究 | 邵志猛 | 高品质有色金属绿色特种冶金国家工程研究中心 | 良好 |
7 | 基于柔性水凝胶传感与机器学习的智能手势识别系统 | 谢斌阳 | 智能传感功能全国重点实验室 | 一般 |