2026年10月16日，材料科学与工程学院特邀天目山实验室研究员、北京航空航天大学博士研究生导师于剑教授在屏风校区教二楼2308会议室开展学术报告。本次报告以“面向材料的人工智能建模与因果推理方法”为主题，围绕小数据条件下AI与材料研究的融合路径展开深入探讨，学院师生参加了此次报告会。

报告中，于剑教授指出，深度学习通常需要大数据，而材料则是典型的小数据领域。为克服数据驱动机器学习方法在数据量、解释性和泛化能力等方面的局限，他介绍了一种根知识与小数据协同的面向材料研究的人工智能建模与因果推理方法，并设计了基于有向无环因果图模型的智能计算材料新架构与算法，旨在打通数据驱动建模与物理机制建模之间的桥梁。

报告要点包括：基于系统论和动力学方程梳理材料数据结构与关系，构建与化学还原-物理涌现相对应的非线性数据结构及其关系网；推进各尺度特征数字化，特别是构建晶格尺度化学式、化学键等数字化系综描述符；融合算法模型与数理模型，发展小数据智能计算新算法。于剑教授指出，晶格尺度系综特征数字化不仅进一步完备了材料特征集，还实现了数理模型降维与物理涌现行为的协同。

报告结束后，于剑教授与现场师生围绕因果模型构建、特征数字化等内容展开深入交流。本次学术报告加深了师生对人工智能建模与因果推理在材料领域应用的理解，为相关学科交叉研究提供了新思路。进一步拓宽了师生科研视野，为培养智能化材料设计思维带来新借鉴。

报告现场

报告人简介：

于剑，天目山实验室研究员、北京航空航天大学博士研究生导师。吉林大学材料科学学士，南京大学凝聚态物理硕士，中科院上海技术物理研究所微电子学与固体电子学博士，曾任同济大学/东华大学教授。全国百篇优秀博士学位论文作者、德国洪堡学者、日本JSPS特别研究员、教育部新世纪优秀人才、上海市东方学者。长期从事数据科学范式材料数据分析方法、新材料智能化设计、服役评价算法研究、智算软件工具和新材料开发工作。已出版《钙钛矿结构铁性功能材料》和《工程设计基础》著作。

（一审：刘来君 二审：周焕福 三审：梁军）