英国布里斯托大学（University of Bristol）物理知情机器学习博士项目
基本信息
主办方：英国布里斯托大学工程数学与技术学院（School of Engineering Mathematics and Technology），以物理数学实验室（Physical Mathematics Lab）为依托；
导师：实验室负责人Dr Stuart Thomson；
项目性质：面向全球学生的竞争性资助博士项目（Competition Funded PhD Project）；
研究范畴：交叉涵盖应用数学、人工智能、细胞生物学、计算化学、流体力学、机器学习等多个领域（核心聚焦“物理知情机器学习”在多领域的运用）；
工作地点：英国布里斯托（Bristol）；
关键时间节点：申请截止日期为2025年11月17日（周一，November 17, 2025）；
核心亮点：融合理论与实验（支持开展物理实验），鼓励申请者自主确定研究方向，依托学院在物理建模与机器学习领域的领先资源。
项目核心定位
需解决的核心难题：物理科学领域因“实验数据稀缺”而引发的机器学习模型泛化能力不足问题，通过引入物理公理规则（如守恒定律、力学方程等）来增强模型的可靠性；
研究意义：把“物理建模的严谨特质”和“机器学习的高效特性”相结合，为材料、机器人、细胞生物学、软物质物理等领域的工程难题提供新颖的解决方案。
四大明确研究方向（含申请者自提选项）
材料数据驱动建模方向：借助机器学习构建材料本构关系（如应力 - 应变）及流变特性（如粘性、弹性）模型，降低对实验数据的依赖。涉及领域：材料科学、固体力学、应用数学。
多智能体强化学习方向：研发多智能体算法，用于群体机器人协同控制以及微生物运动导航（如模拟细菌趋化性）。涉及领域：机器人学、控制理论、计算生物学。
蛋白质 - 配体结合方向：运用物理知情机器学习预测蛋白质与小分子配体的结合亲和力，助力药物设计及细胞信号通路研究。涉及领域：计算生物学、生物化学、分子模拟。
生成式 AI 与软物质物理方向：采用生成式模型（如 GAN、Diffusion Models）模拟统计物理系统以及软物质（如胶体、聚合物）的微观行为与宏观特性。涉及领域：统计物理、软物质科学、计算数学。
申请者自提方向：围绕“物理知情机器学习”，结合个人交叉研究兴趣提出，提交问题摘要阐述可行性，领域不限但需体现物理建模与机器学习的融合。
申请要求（硬性 + 核心能力）
（www.bristol.ac.uk/study/postgraduate/apply/）
硬性资质：无明确学历等级要求（推测需本科 / 硕士毕业于数学、物理、工程、计算机、生物等相关领域，且成绩优异）；
技术能力：会离散 / 连续物理建模，熟练用 Python/MATLAB/Julia 做科学计算，掌握 PyTorch/TensorFlow/JAX 等机器学习框架；
科研素养：能自主学习、独立生成研究想法，需提供 “物理建模问题摘要”（证明对 “物理 + ML” 结合的理解）；
材料特殊要求：必须提交 “物理建模问题摘要”，说明该问题可通过机器学习解决的思路（非普通个人陈述，为申请关键材料）。
项目优势
资源优势：学院作为英国物理建模和机器学习领域的先锋，配备先进实验设备（可满足物理实验需求）和充足计算资源；
培养特色：研究方向可自主确定，不拘泥于固定领域，为有创新思维的申请者提供广阔空间；
学科优势：研究跨多领域，能助力掌握“物理 + AI”复合技能，既适合高校科研等学术方向，也适配新能源材料、生物医药 AI 等产业就业方向。
