摘要：石墨烯作为一种半无限单层材料，由于其强共价键构成的理想增强材料，引起了科学家们的极大关注。石墨烯能够同时提高基体材料的机械、热和电性能，具有很大的应用潜力。然而，石墨烯的应用面临一些问题，例如在添加到聚合物基体中时，难以实现石墨烯的均匀分散和对齐控制，尤其是当
石墨烯作为一种半无限单层材料，由于其强共价键构成的理想增强材料，引起了科学家们的极大关注。石墨烯能够同时提高基体材料的机械、热和电性能，具有很大的应用潜力。然而，石墨烯的应用面临一些问题，例如在添加到聚合物基体中时，难以实现石墨烯的均匀分散和对齐控制，尤其是当层数接近单层时，由于范德瓦尔斯相互作用，这变得更加困难。
Samsung Display成员Sung Ho Cho研究者, 釜山国立大学材料科学与工程系Seoung-Ki Lee、韩国亚洲大学（Ajou University）Jae-Hyun Lee教授等人联合解决了上述问题，提出了一种浮式堆叠策略，通过在水-空气界面上漂浮石墨烯-聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）膜，利用滚筒逐层卷起的方法，实现了高度晶状的石墨烯填料在聚合物基体中的均匀对齐。该方法在保持石墨烯完整性的同时，通过水 meniscus 诱导的张力和热轧制过程，有效抑制了结构缺陷的生成。
通过这一策略，科学家成功地将100层单层石墨烯精确排列在PMMA基体中，实现了高强度和高热导率的复合材料，克服了现有方法的局限性。
近年来，生成式人工智能（如大语言模型）在材料科学领域掀起革命性浪潮，其核心能力（从海量数据中挖掘构效关系、实现分子逆向设计）正在颠覆传统材料研发模式。以聚合物为例，传统依赖实验试错或量子计算的设计方法面临周期长、成本高、多目标优化困难等瓶颈，而生成式AI通过“数据驱动+智能生成”范式，可快速预测材料性能、生成新型分子结构，加速从实验室到产业化的进程。据《Nature》子刊统计，2020年以来基于生成式AI的材料研究论文年增长率超300%，能源部、欧盟材料基因组计划等均将其列为战略技术方向。
为了满足工业界和学术界对于融合材料科学、力学、计算机科学和 AI 技术多学科知识与技能的复合型人才的需求，特举办此次研修课程。本次培训主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科万维智能科技有限公司。
专题一
基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术
（详情内容点击上方名称查看）
2025年06月14日-06月15日
2025年06月21日-06月22日
在线直播（授课四天）
专题二
生成式AI驱动的高分子材料研发与应用
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2025年05月16日-05月18日
在线直播（授课三天）
ABAQUS复合材料建模技术与应用
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2025年05月17日-05月18日
2025年05月24日-05月25日
在线直播（授课四天）
专题四
COMSOL仿真与人工智能融合——多孔介质及电化学仿真优化实战
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2025年05月17日-05月18日
2025年05月24日-05月25日
在线直播（授课四天）
机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计前沿技术
（详情内容点击上方名称查看）
2025年06月14日-06月16日
在线直播（授课三天）
培训对象
材料科学、电力工业、航空航天科学与工程、有机化工、无机化工、建筑科学与工程、自动化技术、工业通用技术、汽车工业、金属学与金属工艺、机械工业、船舶工业等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。
培训讲师
1 AI复合材料讲师
讲师来自全国重
来源：高分子科学前沿一点号1
