2026年南京大学先进制造学院“Neural Network在物理、天文、材料、信息学科中的应用”暑期学校招募开启
当前，人工智能神经网络已演变为科学、技术探索的重要载体。然而，其黑盒特性与已知基础科学原理之间的关联并不清楚：神经网络模型表现是否具备领悟科学原理的能力？其在海量数据中的统计，是否足以支撑对非平稳、罕见科学事件的预见性推断？在加速材料筛选的过程中，模型是否触达了反向设计（Inverse Design）的机理本质？如何在计算算力的广度与基础科学原理洞察的深度之间构建认知对等，已成为当代人工智能亟待突破的问题。本期暑期学校以“神经网络计算架构”为核心线索，在物理、天文、材料、器件与信息学科的碰撞中，构建跨学科交汇空间。学员将在顶尖师资与最先进台式计算平台支持下，以开创、探索的视角，熟悉、拓展人工智能与基础科学交叉研究的路径与边界。本项目由南京大学先进制造学院主办，邀请对交叉学科充满热情、具备一定编程或数理基础的在读本科生、研究生或科研工作者，共同探索神经网络与基础学科及其应用深度融合的新范式。本期暑期学校聚焦神经网络技术在基础科学与工程前沿中的交叉应用，面向物理、天文、材料、器件、芯片及人工智能等专业的本科生、研究生和科研工作者。课程以神经网络模型训练实践贯穿，探讨深度学习在复杂物理系统建模、天文数据处理、新材料发现、智能信息处理等方向的前沿进展。学员将系统学习当今神经网络的奠基性文献与前沿成果，掌握其在学科前沿中的落地方法，全面提升跨学科研究与工程实践能力。项目为期2个月，涵盖编程实训、学术讨论及成果展示等环节。南京大学先进制造学院是学校对接“制造强国、科技强国、新型工业化”国家战略、依托苏州校区布局建设的重要新工科学院。学院把握制造技术由“机械驱动”向“智能驱动”、由“经验设计”向“模型、数据与智能深度融合”的变革趋势，旨在构建“材料—结构—算法—系统”贯通的新工科体系，打造连接科学突破、技术发明与工程实现的关键枢纽。学院聚焦跨尺度、多物理场、多学科深度交叉，确立仿生与机械力学、智能传感与精密测量、智慧制造、极端制造四大核心方向，推进“智能传感与精密测量”、“数字孪生与智慧制造”、“超材料跨尺度制造”三大科研平台建设，致力打通从基础科学、关键技术到系统集成和工程验证的完整创新链。在人才培养方面，学院正积极筹建智能制造工程本科专业，前瞻布局先进制造硕博培养体系。秉持“厚植基础、拔尖引领、理实交融、理工融合、奋进致远”的育人理念，培育具备全球视野、系统思维与工程创造力的新一代制造领军人才。- 跨学科建模实践：打破传统学科边界，以神经网络为工具，串联物理机制、材料计算、芯片设计与天文观测。
- 高端算力支持：项目配备搭载英伟达2025新推出的RTX Pro6000（Blackwell, 96GB VRAM）GPU×4算力服务器，助力深度学习模型训练。
- 名校资源开放：学员可参与实验室参观、导师面对面、优秀学长交流，提前感受南大科研氛围。
- 成果激励：完成学习后可获结业证书，优秀项目将推荐至国内外期刊发表。
- 物理+神经网络：物理信息驱动网络(PINN)、量子材料数据处理、量子态重构。
- 信息+器件/芯片：神经网络硬件加速、存算一体器件建模、6G/5G/4G AI辅助通讯。
- 天文+神经网络：星系形态分类、瞬变源识别、光谱数据分析。
- 材料+神经网络：二维晶体结构预测、材料性能回归与生成、力场拟合。
- 证书：结业后颁发南京大学先进制造学院暑期学校结业证书
- 南京大学2023、2024、2025级人工智能、物理、天文、材料、器件、芯片专业本科生、研究生；
- 对本项目感兴趣且具备一定编程或数理基础的外校在读本科生、研究生或科研工作者。
申请人需提供如下申请材料，并将所有材料整合为一个PDF文档，文件按“姓名+学校+年级”的格式命名后提交：- 个人简历：内容应涵盖个人教育背景、科研经历、学术成果及所获奖励，其中，学术成果及获奖情况需附相关证明材料；
- 在读期间的成绩单及在本专业或本年级的学分绩点（GPA）及排名证明；
- 个人陈述，阐述参加本暑期学校的动机与期望、研究兴趣及未来规划，不超过1000字。
- 请于2026年6月10日北京时间23:59前提交申请材料至报名邮箱：xuxinyun@nju.edu.cn
- 接到录取通知的报名者提交已填写并签名的参与承诺书与免责声明确认参加。
- 项目咨询邮箱：xuxinyun@nju.edu.cn
10个月宝宝每天需要喝多少奶粉？
