一、征集范围专题一、人工智能驱动的科学研究方向1.人工智能驱动的材料科学研究1.先进核能材料腐蚀机理和性能预测模型研究研究目标：开发专业增强的大语言模型，3.基于电子结构调控的耐蚀镁合金设计方法研究研究目标：发展机器学习加速的镁合金电偶腐蚀热动力学参数模拟方法，4.熔盐堆用镍基合金增材制造的组织演化模拟与性能调控研究研究目标：构建多组元多相镍基合金体系非平衡快速凝固的组织演化模型，研究内容：构建基于电子结构信息图神经网络的分子构效关系预测模型，研究内容：研究融合物理模型与数据的动态建模架构及其在相似核电型号之间的迁移机制，研究内容：探索支持多分辨率CT影像的深度学习模型，研究内容：研究700℃环境中316H不锈钢材料和焊接接头在不同蠕变温度和应力条件下的位错运动、晶界运动和损伤演化机制的动态交互特征，探索耦合多晶体结构与非弹性变形等关键物理机制的高效、高精度和高鲁棒性的预测模型，研究内容：研究辐照-高温耦合作用下含硼硅树脂的损伤机理，研究内容：基于电-磁多物理场耦合驱动的耐蚀高温合金冶炼过程物理试验与模拟试验研究，2.重组乳蛋白的跨尺度代谢调控与高表达研究研究目标：阐明非常规酵母细胞代谢规律和跨尺度发酵过程调控机制，4.基于生物模型的血液系统生命元器件耦合机制研究研究目标：建成可动态调控的三因子耦合CH小鼠生物模型，3.趋化因子调控免疫微环境促进肺腺癌发生发展的作用机制研究研究目标：阐明趋化因子在肺腺癌发生发展中的作用，5.基于超高场的心脏磁共振定量成像方法研究研究目标：建立基于超高场的心脏磁共振定量成像方法体系，7.面向中医药治疗代谢相关脂肪性肝病机制的多参数磁共振成像研究研究目标：基于多参数磁共振技术揭示中医药干预调控肝脏脂肪沉积、纤维化与微环境的关键影像学生物标志物。