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工信部人工智能赋能中小企业典型应用场景案例(科研领域)

浙江大学研究员团队招聘博士后/研究助理/研究生/本科生

2026-06-26
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本课题组依托浙江大学机械工程学院设计工程研究所和流体动力基础件与机电系统全国重点实验室,面向机械工程、材料科学、化学、微电子、计算机科学等多学科交叉前沿领域,长期开展AI for Materials(人工智能驱动材料科学) 研究。

课题组重点围绕新型纳米材料的智能设计、可控制备、精准表征与器件应用开展研究,主要研究方向包括:


1. 机器学习与大模型在纳米材料合成、表征及应用中的创新探索;


2. 面向材料研发的自主实验与闭环优化技术;


3. 人工智能与纳米材料融合的具身智能技术研究。


4. 人工智能驱动的新型低维材料及异质结构设计与原子级制造;


5. 基于结构设计与性能预测的高性能晶体管器件设计与制造;

课题组具有鲜明的学科交叉特色,成员来自机械、材料、化学、微电子、计算机等不同学科背景。依托谭建荣院士团队在人工智能与算法领域的深厚积累,以及浙江大学多学科协同创新平台,学生不仅能够系统掌握材料制备与器件制造技术,还能够深入学习机器学习、大模型、计算机视觉、自动化实验等前沿ai技术。

如果你希望在AI for Materials、智能材料研发、自主科学发现(Autonomous Discovery)等前沿方向开展研究,课题组将为你提供高度交叉的科研环境和广阔的发展空间。欢迎机械、材料、化学、物理、数学、微电子、计算机等相关专业背景的优秀学生加入。我们期待与具有探索精神和创新意识的同学一起,利用人工智能重塑材料研发范式,共同推动下一代智能材料与器件的发展。

本课题组承担多项国家重点研发计划、教育部长江学者项目、国家自然科学优秀青年基金(海外)、国家自然科学基金面上/青年项目,国家自然科学基金重大项目、浙江省重点研发计划等国家和省部级项目。研究条件一流,经费充足。课题组与国内外多个知名高校,如英国剑桥大学,曼彻斯特大学,帝国理工大学,北京大学,清华大学,美国罗格斯大学,马里兰大学,瑞士洛桑联邦理工学院(epfl)、意大利比萨大学(unipi) ,新加坡国立大学等有长期紧密的合作。优秀学生可被推荐交流访问或获得联合培养机会,并长期推荐优秀学生到国内外名校与科研机构继续深造。


联系方式

欢迎具有机械、材料、物理、化学、计算机、微电子等相关学科背景,热爱科研的本科生、研究生、科研助理以及博士后加盟,请发送至songxiuju@zju.edu.cn邮箱联系,随邮件附上个人简历。


PI介绍


宋秀菊浙江大学机械工程学院“百人计划”研究员,博士生导师,玛丽居里学者,入选国家高层次青年人才计划。2016年北京大学博士毕业,师从纳米材料专家刘忠范院士和张艳锋教授(国家杰青)。2016年至2018年,赴美国罗格斯大学进行博士后研究,师从著名二维器件专家manish chhowalla教授(现为剑桥大学goldsmiths教授),2019年进入二维材料顶级研究机构曼彻斯特大学,合作导师为cinzia casiraghi教授,2020年获得欧盟委员会著名人才计划玛丽居里学者。2023年05月全职加入职浙江大学机械工程学院谭建荣院士团队。共发表sci论文50篇,h因子28,相关结果发表在nature, nature materials,nature communications, advanced materials, acs nano, nano letters, advanced intelligent system, small, nano research等期刊上。担任science bulletin特邀编委、the innovation青年编委,frontier in nanotechnology编辑,nature communications, acs nano, applied surface science and nanoscale advances期刊审稿人。


谭建荣中国工程院院士,教授,博士生导师,国家重大基础研究(973)项目首席科学家,现为浙江大学求是特聘教授,博士生导师,曾任浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室学术委员会副主任、浙江大学计算机辅助设计与计算机图形学国家重点实验室副主任、浙江大学工程与计算机图形学研究所所长。长期从事机械设计及理论、计算机辅助设计与图形学、数字化设计与制造方面的研究,提出批量与定制相结合的大批量定制的设计技术,工程过渡状态、模糊状态、随机状态建模与数字样机集成的仿真技术,数值与几何相结合的复杂装备多部件关联、多层次配置与多参数匹配的分析技术,研究成果被国家自然科学基金委员会工程与材料科学部和中国机械工程学会列为2004年机械工业科学技术9项重大进展之一,在一批装备行业大型骨干企业获得成功应用,有效地支撑和支持了国产重要装备的设计与创新,推进了装备制造企业的技术进步和数字化设计与制造技术的发展。


冯毅雄教授、博士生导师,2022全球前2%年度影响力顶尖科学家,教育部长江学者特聘教授,国家优秀青年基金获得者,国家重点研发计划项目首席科学家,流体动力基础件与机电系统全国重点实验室副主任,浙江大学-中广核先进能源装备数字化设计与系统工程联合研发中心主任。主持国家重点研发计划项目,国家自然科学基金重点项目,国家863计划重点项目,国家科技重大专项;发表sci/ei收录论文200余篇,出版【智能设计:理论与方法】、【数据驱动设计】、【设计知识:建模、演化与应用】、【大批量定制技术:产品设计、制造与供应链】等学术专著4本,授权国家发明专利50余项;获国家技术发明二等奖1项,国家科技进步二等奖1项,省部科技进步一等奖9项。中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会副主任委员,中国图学学会应用图学专业委员会副主任委员,航空结构件成形制造与装备安徽省重点实验室学术委员会委员,《中国机械工程》编委,《计算机集成制造系统》编委,《图学学报》编委,《工程设计学报》编委。研究方向:人机交互与创新设计,认知计算与智能设计,折纸与软体机器人,可控变形结构4d打印,人-信息-物理系统(hcps)与数字孪生,减污降碳协同增效前沿技术,计算机视觉、智能感知与控制,知识图谱、图神经网络和深度学习技术,功能结构(二维结构/智能结构/夹芯结构)设计制备。    


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