胡远超，研究员，中国科学院东莞材料科学与技术研究所材料数据中心负责人，国家高层次青年人才。2018年获中国科学院物理研究所材料学博士学位和香港城市大学哲学博士学位，曾任耶鲁大学博士后和助理研究员，以及东京大学工业技术研究所JSPS博士后。担任《National Science Review》、《中国科学：物理学 力学 天文学》期刊青年编委和《AI For Science》期刊执行编辑。主要从事计算材料科学与物理以及“AI+材料“研究方向。国际会议邀请报告20余次，在National Science Review, Nature Materials, Nature Physics, Nature Energy，Nature Communications， Science Advances，PNAS，Advanced Materials等杂志发表论文 40余篇，持续产生学术影响力和领导力。多次在相关国际高水平学术会议进行特邀报告，曾获得美国物理学会优秀邀请报告奖、日本学术振兴会JSPS博士后奖学金、耶鲁大学博士后学术交流奖学金。担任Nature、Nature Physics等国际学术期刊审稿人。
学生为胡远超研究员制作的教师节礼物照片，背景为胡远超本人近十年科研成果的集中呈现
Q1：请简要谈谈，加入东莞材料所后聚焦的主攻方向，期望破解哪些关键的科学问题或技术难题？
胡远超：对标研究所主攻方向“AI+材料”，建设面向关键材料需求的高质量数据库、科学语料库和智能模型体系。
以非晶软磁材料为出发点，开展成分-工艺-结构-性能数据汇聚、智能建模与反向设计研究，形成可服务材料筛选、工艺优化和性能预测的智能研发能力；面向关键材料研发需求及大湾区相关企业技术需求，推动AI技术方法论在非晶软磁等优势材料中的示范应用，进一步争取承担国家级“AI+材料”重大专项/重点研发任务，建设AI赋能材料科学研究示范方向。
Q2:围绕您的研究目标，未来三到五年内，您最想推动的一项具体工作是什么？或者说希望达成一个怎样的阶段性成果？
胡远超：未来三到五年，我最想推动的是搭建AI赋能材料科学研究数据底座，融合所内各研究部、测试平台、所外科学院单位、大科学装置以及企业级数据，创建AI-ready科学研究和工业应用数据库，打通数据流通链路，开发材料科学专用语言和数理大模型，为“AI+材料”学科发展、本地数智驱动产业升级、AI科普教育等提供基础与助力，加强国际合作和人才培养，建设AI时代下的复合型人才高地，为新时代科学数据中心建设提出创新性的可行方案。
Q3:您所研究的这个领域，将如何助力新材料研发？其应用蓝图是怎样的？请描绘一个它发挥关键作用的具体场景。
胡远超：当前研究的AI for Materials领域将从根本上改变新材料研发范式。传统材料研发依赖“试错法”，周期长、成本高，而利用材料网络科学、大语言模型、深度学习和机器学习等方法研究材料结构—性能关系，能够推动研发从经验驱动向数据与人工智能驱动转变，尤其能解决非晶及无序材料“结构看不清、机理说不明”的瓶颈。
其中一个具体场景是，面向关键材料需求及大湾区企业技术需求，通过AI模型快速筛选非晶软磁材料的最优成分组合与工艺参数，大幅缩短研发周期，实现高性能软磁材料的定向智能设计，进一步拓宽覆盖多种材料类型。
Q4:对于科研团队的组建，您有怎样的构想？
胡远超：团队立足 AI 赋能材料科学的研究定位，面向关键材料需求，着力打造学科交叉、梯队完备的科研队伍。
人才引进上，兼顾材料物理、计算模拟、数据科学、人工智能等多元学科背景，统筹科研骨干、青年人才与研究生力量，形成层次合理的人才梯队。按照研究方向设置模块分组，围绕重大科研项目开展协同攻关，打通基础机理研究、算法模型开发到工具平台落地的研究链条。
团队将主动联动大湾区高校、科研院所与企业主体，依托AI+材料科研平台，以联合培养、访问学者交流、产学研项目协同等多元模式保持开放。通过常态化学术交流与联合攻关，汇聚跨领域智力资源，促进思想碰撞与技术共享，打通基础研究、技术开发与产业应用链路，支撑区域新材料创新体系建设。
同时，科研运行坚持任务导向与自由探索并重，依托现有重大项目平台，健全内部学术交流机制，营造严谨开放的学术环境。在推进科研攻关的同时重视青年人才培育，推动科研产出、平台建设与人才成长协同发展。
Q5:对于有志于加入您团队的年轻学子或科研人员，您有什么期待或想对他们说的话？
胡远超：欢迎有志青年加入我们材料数据中心，为AI赋能材料事业发展做出重要贡献。我期待科研人员兼具扎实功底、跨学科视野与求真务实的科研品格，保有创新勇气与团队协作精神，面向国家关键材料需求，在解决真实科学与产业难题的过程中共同成长。
来源：材料数据中心
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