近日，北京大学教务部公示了《2026年北京大学教材建设立项名单》，我院副院长莫凡洋副教授编著的《机器学习在物质科学中的应用》获得“教材建设”立项。该教材聚焦学科前沿，面向AI for Science交叉领域，充分展现了我院在跨学科研究与教学创新方面的雄厚实力。

《机器学习在物质科学中的应用》是一部面向物质科学与人工智能交叉学习的入门教材，以“机器智能如何促进科学发现”为主线，系统介绍机器学习在化学、材料与自动化实验中的基本方法。教材涵盖随机森林、神经网络、贝叶斯优化等核心算法，以及化学信息学、材料信息学、自然语言处理、数据挖掘、机器人控制与实验自动化等关键技术。通过薄层色谱自动化、高效液相色谱手性分离、红外光谱预测、范德华界面结构解析、多溶剂pKa预测和机器人智能合成等丰富案例，生动展示了人工智能从数据表示、模型构建到实验闭环优化的完整路径，旨在帮助学生建立AI for Science的知识框架与研究思维。

莫凡洋，北京大学长聘副教授，科学智能学院副院长，北京大学博雅青年学者、国家级青年人才、斯坦福全球前2%顶尖科学家。聚焦于人工智能与合成化学的交叉领域，致力于利用多学科知识和研究手段解决合成化学中的关键问题。针对色谱分离这一痛点，积极探索传统实验模式向智能化研究的转型。主要研究方向包括开发自动化色谱平台、构建色谱分离预测模型、开发分子光谱深度学习预测工具及实现智能柱层析全流程革新。近五年在人工智能合成化学交叉研究领域发表多篇高影响力论文，累计发表论文90篇，引用6000余次，H因子35。

此次该教材成功获批校级教材建设立项，标志我院在AI赋能交叉学科教材开发领域实现重要突破。该教材紧扣当下学科变革趋势，打通多学科理论与实践壁垒，未来正式出版后，将为AI物质科学等交叉领域的人才培养、科研创新提供优质教学资源，持续助力相关学科高质量发展。