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1.以坚实的物理基础,AI技术为支撑,面向材料设计与性能优化中的复杂系统问题,探索材料科学、计算物理、统计物理等学科与人工智能方法的交叉,致力于从 0 到 1 的原创性科学突破,发展以智能体(Agent)为核心、物理机制与数据驱动融合的材料设计与算法优化新方法、新范式; 2.围绕国家重大需求,聚焦“卡脖子”技术难题,参与材料计算与智能设计工具的开发与验证,推动相关方法在中心研发任务中的应用; 3.依托基础研究积淀,支持与国内外高校、科研机构及产业方的联合研究,勇攀科学高峰、产出标志性成果,推动基础研究成果的高峰表达或实际应用转化。
1. 物理学相关专业(材料物理、凝聚态物理、统计物理、计算物理、理论物理等),2027届博士毕业生; 2. 计算机背景,具有模型架构开发经历或大参数模型训练经历。 2.具备扎实的理论功底与计算实践能力。有从研究选题、数值实验到成果产出独立完成科研项目全流程的经验者优先; 3.在 Physical Review Letters、Nature/Science 及其子刊等国际顶级期刊有论文发表或被接收,或取得其他原创性突出的研究成果者优先; 4.具备扎实的数值模拟与科学计算研究经验;在科学智能(AI4Science)等相关竞赛中取得突出成绩,或有将大模型/智能体应用于科研问题求解的实践经验及相关实习经历者优先; 5.具有交叉研究背景,有国际合作研究经历,与国际学术界有广泛深入联系,具备国际视野。



