金属材料基因工程
方向负责人：王晨充(wangchenchong@ral.neu.edu.cn)
数据驱动的材料基因工程理念被誉为材料科学发现的“第四范式”，是材料领域的颠覆性前沿技术。其旨在通过数据库与信息挖掘技术、人工智能与模拟分析手段、高通量测试表征方法的结合，大幅度缩短新材料的研发周期与成本，以理性设计思路取代传统“试错”式的正交试验研发方式，从而推动材料研发模式的革命性变更。
本团队在先进钢铁材料、镍基高温合金、电磁超材料等多个材料体系下长期开展基于数据驱动的材料基因工程研究，形成了基于深度学习/集成学习等策略的大数据分析方法、基于迁移学习等策略的小样本信息挖掘方法、基于进化算法的高通量优化设计方法等核心技术，同时结合第一性原理、分子动力学、相场、热动力学、晶体塑形有限元等机理信息建模手段，构建了“物理冶金学指导人工智能”的材料智能化设计体系，进一步在高通量测试表征实验的支撑下，形成了舰载机起落架用超高强不锈钢、先进汽车用Uni-DP钢，航空发动机叶片用镍基高温合金等多个设计与应用范例，大幅加速了我国多个重大需求领域的新材料研发。
本团队在此方向已形成稳定的成果积累、“传帮带”式的人才培养模式与梯度型团队。在Acta Mater.、Inter. J. Fatigue、J Mater, Sci. Technol.等多个领域顶刊发表学术论文8篇，其它高水平SCI论文20余篇，承担国家级项目5项，申请国家专利十余项，获批软件著作权2项。本方向目前包括骨干教师2人，在读博士研究生7人，以及在读硕士研究生多人。各骨干教师一直针对国家材料研发数字化、智能化转型过程中的人才缺口问题，着力培养相关材料学大数据分析与材料设计人才，已毕业的硕博研究生分赴北京、天津等多地知名院校、科研院所、企事业单位任职，成为国家新时代材料领域发展的中坚力量。