材料信息学结合材料科学、数据科学和人工智能，正在加速新材料发现。2026年，
斯坦福大学与劳伦斯伯克利国家实验室联合推出“材料信息学”博士项目，专注于利用机器学习预测材料性能、优化制造工艺和加速材料开发周期。课程内容涵盖计算材料学、机器学习、高通量实验和数据管理。
研究设施先进。学生可使用世界上最强大的材料数据库和计算资源，包括材料项目数据库和超级计算机。在“材料发现加速器”中，学生团队利用机器学习模型预测新型电池材料或高温超导体，然后通过机器人实验平台快速验证。这种数据驱动方法可将新材料开发时间从数十年缩短至数月。
产业合作广泛。项目与特斯拉、3M、巴斯夫等企业合作，解决实际材料挑战，如更安全的电池电解质或更轻的航空合金。学生还有机会在材料初创公司实习，体验从实验室到市场的全过程。
材料信息学应用领域：
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领域
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核心问题
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数据来源
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预期影响
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能源材料
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电池性能、光伏效率、催化剂活性
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高通量计算、实验数据库、文献挖掘
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加速可再生能源技术发展
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结构材料
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合金强度、复合材料韧性、耐腐蚀性
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微观结构图像、力学测试、服役数据
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提高基础设施安全性和寿命
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生物材料
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生物相容性、药物释放、组织工程
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分子模拟、细胞实验、临床数据
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推动个性化医疗和再生医学
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项目适合具有材料科学、化学、物理或计算机背景的学生。随着制造业数字化转型，材料信息学专业人才将在多个行业发挥关键作用，起薪可达14万美元。
