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南洋理工大学化学建模硕士：融合AI与数据科学的创新人才培养路径
南洋理工大学化学、化工与生物技术学院（CCEB）推出的化学建模硕士课程（Master of Science in Chemical Modelling），以跨学科融合为特色，将人工智能、数据科学与化学工程深度结合，致力于培养具备解决复杂问题能力的复合型人才。该课程聚焦化工、生物医药及材料科学领域的实际应用需求，通过系统化的知识体系与实践平台，助力学生成长为行业创新者。
课程采用“核心必修+方向选修”的模块化设计，总学分要求为30学分。其中，必修课程（12学分）构建计算建模的理论与技术基础，选修课程（18学分）则提供三大方向的专业深化路径：
学生可根据职业规划选择研究课题或专业实习路径，部分课程还设置实验室轮转环节，帮助其在不同研究场景中积累跨领域经验。
化学建模数值方法
通过数学工具与编程实践，学生掌握化学问题数值求解的关键技术，为后续模拟分析奠定基础。例如，利用有限差分法解决传热传质问题，或通过蒙特卡罗方法模拟分子运动轨迹。
化工数据科学分析高级统计学
课程聚焦化工实验数据的清洗、建模与可视化，培养学生从海量数据中提取有效信息的能力。案例涵盖反应动力学参数拟合、生产过程异常检测等场景。
化工与生物工程数据挖掘
学生将学习关联规则挖掘、聚类分析等技术，应用于生物质转化工艺优化或药物分子筛选等实际问题，提升数据驱动的决策能力。
人工智能在化工优化中的应用导论
课程介绍机器学习在流程控制、质量预测中的应用，例如通过神经网络优化蒸馏塔操作参数，或利用强化学习设计智能调度系统。
计算材料科学
结合密度泛函理论（DFT）与分子动力学模拟，学生可预测材料性能并设计新型功能材料，如高效催化剂或生物相容性高分子。
化学科学人工智能
探索AI在化学合成路线规划、反应条件预测中的应用，例如使用图神经网络加速新药分子发现，或通过自然语言处理解析化学文献。
工程应用中的物理信息机器学习
将物理约束融入机器学习模型，解决流体力学模拟或结构力学分析中的高维问题，提升工程系统的可靠性与效率。
人体数字孪生：赋能精准医疗
通过多尺度建模构建虚拟人体模型，辅助疾病机制研究或个性化治疗方案设计，例如模拟肿瘤生长动力学或药物代谢路径。
课程强调“学以致用”，提供多样化实践平台：
该课程毕业生广泛任职于化工、制药、新材料、能源等领域，担任计算化学工程师、数据科学家、研发项目经理等职位。部分校友进入高校或研究机构，推动计算化学与AI交叉学科的发展。随着全球产业对数字化创新的需求增长，具备跨学科背景的复合型人才正成为行业争夺的焦点。
南洋理工大学化学建模硕士课程通过“理论-技术-实践”的全链条培养，为学生打开通往化学工程创新领域的大门。无论是深耕学术研究还是投身产业变革，这里都将成为其职业发展的关键跳板。
稍后会有顾问老师反馈评估结果