人工智能赋能计算科学青年研讨会

人工智能技术的崛起正深刻重塑计算科学的研究范式，突破传统数值计算与模拟仿真的算力、精度双重瓶颈，为复杂科学与工程计算问题的求解提供了全新思路和技术路径，尤其在油气勘探开发、微流控芯片研发等领域的多物理场耦合问题求解中，展现出巨大的应用潜力。借助AI技术，科研人员得以突破传统研究的固有局限，大幅提升科研攻关效率。本次研讨会以“人工智能与计算科学的交叉融合”为核心主题，面向计算科学领域的博士生、博士后及青年科研人员，打造精准聚焦、高效务实的学术交流平台。研讨会摒弃形式化流程，深耕学术内核，拟通过前沿学术报告、专题深度研讨的形式，系统梳理AI与计算科学融合的核心研究进展，剖析其在实际工程计算问题应用中的关键难点，展望未来发展方向，助力参会青年科研人员将AI技术与自身研究方向深度融合，促进跨领域的学术碰撞与合作交流，推动计算科学研究范式的创新发展。

研讨会希望推动计算科学向“数据与模型双驱动”转型，助力青年科研者突破传统研究的局限，在核心研究领域实现创新突破；同时为青年科研群体搭建学术探索的桥梁，夯实AI与计算科学交叉融合的研究基础，为相关领域的长远发展注入新的学术活力。核心目标：1、精准分享AI在计算科学领域的前沿应用与实践案例；2、深度探讨AI应用中的核心瓶颈与解决方案；3、搭建小范围交流平台，实现高效学术互动与思想碰撞。

会议时间：2026年3月27--29日（3月27日报到，3月29日分组讨论/离会）

举办地点：中国科学院数学与系统科学研究院N219（北京市海淀区中关村东路55号）

主办单位：中国科学院数学与系统科学研究院，计算数学与科学工程计算研究所

组委会：

· 何俊材（清华大学）

· 刘新亮（中国海洋大学）

· 张晨松（中国科学院数学与系统科学研究院）

· 张 硕（中国科学院数学与系统科学研究院）

致谢：数学科学全国重点实验室、新型油气勘探开发国家科技重大专项

会议日程（中国科学院数学与系统科学研究院N219）

2026.3.28
时间	报告题目	报告人	主持人
9:00—9:20	会议开幕		张晨松
9:20—9:40	偏微分方程的随机神经网络方法	王飞	张硕
9:40—10:00	Fast Solvers for Numerical Simulations with Applications in Microfluidics and Antenna Design	龚世华
10:00—10:20	A Unified Neural Flow Framework for Deep Neural Networks and Operators	何俊材
10:20—10:50	合影/休息
10:50—11:10	基于AI的Helmholtz多重网格算法发现	刘新亮	何俊材
11:10—11:30	多体动力学中的AI求解方法：现状、挑战与合作机会	邹海峰
11:30—11:50	AI+工业软件：应用与开发的范式跃迁	程晓行
12:00—14:00	午餐/午休（物科宾馆4层）
14:00—14:20	管材绕弯成形工艺仿真的神经算子方法	叶再俊	钟柳强
14:20—14:40	高频Helmholtz方程的MGCFNN求解网络	谢炎
14:40—15:00	Projected Sobolev Natural Gradient Descent for Efficient Neural Network Solution of the Gross-Pitaevskii Equation	崔晨
15:00—15:30	休息
15:30—15:50	基于核函数估计的浅层神经网络算子学习方法	林野	贾继伟
15:50—16:10	面向高昂仿真代价的主动学习辅助代理建模	海春龙
16:10—16:30	R-PINN：基于恢复型后验误差估计子的自适应PINN方法	鲁荣欣
16:30—16:50	Physics-Informed Neural Networks for Two-Phase Flow with Moving Interfaces	翟祺嘉
16:50—17:50	主题讨论		许进超
18:00—20:00	晚餐（物科宾馆3层）
2026.3.29
9:00—12:00	分组讨论		张晨松
离会返程

会议主题：人工智能赋能计算科学青年研讨会（上午）

https://meeting.tencent.com/dm/fdfVgflJH3Nk

#腾讯会议：441-515-120

会议密码：2026

会议主题：人工智能赋能计算科学青年研讨会（下午）

https://meeting.tencent.com/dm/GrPs4JELHjsc

#腾讯会议：368-106-897

会议密码：2026