材料创新再相“豫” - 国家超算互联网生态沙龙在郑州顺利开展

        当前，材料与化学等传统学科正迎来智能化变革浪潮，高性能计算与人工智能技术的深度融合，正在重塑材料研发范式。8月8日，由河南省材料学会、河南省科学院材料研究所、河南省科学院化学研究所、国家高性能计算机工程技术研究中心联合主办的新一期国家超算互联网生态沙龙·“超”话坊 - 计算模拟与人工智能：材料创新的新引擎再次来到河南省科学院，政府部门、重点高校、科研单位及企业代表齐聚一堂，共探计算与人工智能技术推动材料创新之道。本次沙龙由河南省材料学会秘书长张旺玺主持。

        河南省科学院化学研究所所长屈凌波在致辞中指出，人类文明发展与材料学科进步密不可分。他以“Chemistry”一词的英文构成为例，生动诠释“chem is try（化学即尝试）”的深刻内涵，并强调在人工智能时代，科学研究范式正在经历深刻变革，"无需实验即可获得结果"的梦想已成为现实。屈凌波表示，人工智能为以分子结构研究为核心的材料研究带来了颠覆性突破，现代材料设计研究不仅需要方法论创新，更要实现从工具应用到价值追求的转变。他强调，材料科学是河南省的支柱学科，如何将人工智能融入现代科研体系是河南省材料学科重点推进的工作方向，本次沙龙正是一个探讨AI计算模拟对材料科学价值的重要契机。

河南省科学院化学研究所所长

屈凌波

        国家高性能计算机工程技术研究中心常务副主任何铁宁在致辞中表示，材料化学是超算应用重点领域，包括新材料设计、微观模拟、多尺度分析、工艺优化及材料大数据等。何铁宁向与会嘉宾详细介绍了超算互联网建设的背景与思路，并强调此次在郑州举办活动，旨在将超算互联网这一创新模式引入河南，为当地科研创新和产业升级注入新质生产力，推动供需对接，促进超算生态繁荣发展。

国家高性能计算机工程技术研究中心常务副主任

何铁宁

        国家高性能计算机工程技术研究中心运营主任杨莉在《超算互联网-材料创新新引擎》中指出，材料科学作为“国家科技创新2030-重大项目”等重点科技计划的核心支持方向，与半导体、新能源等关键产业密切相关。她以生成式AI技术将2000个光刻胶重要配方-PAG建模工作从传统方法所需的10年大幅缩短至5小时等典型案例，生动展示了当前材料领域的深刻变革，同时揭示了AI4S推动传统学科向数据智能时代转型的趋势。杨莉还系统介绍了超算互联网的发展历程、资源布局、应用场景及商业服务模式，重点阐述了平台构建的集数据管理、模型训练、容器实例等功能于一体的一站式AI开发平台，以及专为材料计算打造的智能体产品。

杨莉

        河南大学学术副校长、河南大学化学科学部主任陈雪波通过《智能时代的化学研究新范式》，从人工智能技术演进的角度切入，重点阐述了材料、能源等跨学科融合在新质生产力时代呈现的AI特征，并特别指出面向特定行业构建垂直领域模型的关键意义。陈雪波结合团队多年来的研发积累与成果转化经验，以高清显示材料研发、烟台京师材料基因组工程研究院建设、河南大学AI化学中试基地等创新平台和项目为案例，详细介绍了团队成功实现从理论计算模拟到中试生产直至产业化的全链条的重要突破。

陈雪波

        郑州大学原副校长、河南省科学院化学研究所所长屈凌波从中国新材料产业现状出发，在《AI对科学研究范式的改变与创新》中强调人工智能正推动材料科学从传统实验试错向数据驱动的智能转型。他分析了AI在材料逆向设计、跨尺度建模和智能实验闭环中的创新应用，并列举了GNoME晶体预测、高熵合金设计等案例。同时，他提出当前面临数据稀缺、模型可解释性差及跨学科人才短缺等挑战，建议加强数据共享、优化算法和培养复合型人才等应对策略，并就“人机共创”材料智慧新范式作出展望。

屈凌波

        中原工学院物理与光电工程学院副院长王建军在《纳米摩擦的电荷起源与机器学习用于纳米摩擦研究的进展》分享中指出，电荷分布粗糙度是纳米摩擦的关键因素，粗糙度机制与电负性摩擦的线性标度率为低维材料摩擦性能预测提供了新思路。团队创新性地将机器学习应用于摩擦学研究，通过贝叶斯建模、迁移学习和机器学习势场等方法，实现了二维材料摩擦性能的高效预测和复杂界面反应动力学的模拟，这些成果为新型低摩擦材料设计提供了重要指导。他强调，机器学习通过在摩擦学系统信息之间建立数据关联，极大地推动了摩擦学的发展，在更加复杂系统的摩擦研究中具有广阔的应用空间。

王建军

        河南科技学院副教授崔乘幸从缓解温室效应及可持续发展等研究背景出发，以《通过机器学习光谱法定量了解电场对CO₂电催化的影响》的分享，详细介绍了其团队结合理论计算与机器学习，采用周期性边界模型和饱和簇模型分析Cu₂O催化CO₂还原过程及相关成果。同时，进一步利用机器学习构建光谱智能模型，定量解析了电场强度与催化性能的关系，并通过注意力机制关联光谱特征与吸附模式，实现了电场强度的逆向预测，为光谱技术在电催化反应监测和调控中的应用提供了新途径。

崔乘幸

        中国科学院计算机网络信息中心研究员、博士生导师杨小渝在《“AI+材料+超算”：构建从数据到结构与工艺的智能研发路径》分享中，介绍了由MatFusion、MatCloudGPT等7大系统组成的MatCloud材料智能研发平台如何整合AI、高通量计算与大模型技术，实现材料研发的数字化与智能化转型，助力企业突破传统试错材料研发模式。同时，由团队自主研发的国内首个微介观尺度材料集成计算云平台MatCloud+材料云，部分功能超越国际同类产品，为高校与科研院所师生提供了高效、便捷的一站式第一性原理与分子动力学计算环境。目前MatCloud+材料云已在超算互联网应用商城上架。

杨小渝

        北京大学化学与分子工程学院博士后研究员夏义杰在《SPONGE:AI与超算互联网赋能的材料分子模拟工具》分享中，由分子动力学（MD）模拟原理入手，重点介绍了由其主导研发，包含人工智能、多尺度建模等面向“下一代”的分子动力学模拟软件模拟工具SPONGE，并系统阐述了SPONGE在超算互联网支撑下，通过“AI+MD”融合技术推动材料创新的核心逻辑与实践成果。目前SPONGE分子动力学模拟已在超算互联网应用商城上架。