自主探索人工智能与材料科学 黄子芫清华大学比赛获优秀奖
报道：张秀彩师
摄影：黄子芫同学提供
日期：2026年9月29日
锺灵独中S1ST班黄子芫同学凭借自主研发的人工智能（AI）预测模型，于2026年9月29日在中国北京清华大学举行的比赛中，荣获优秀奖。面对顶尖高校的大学生，他凭着对科技研究的热忱、自主学习的毅力，以及不断探索的精神，成功在比赛中展现自己的研究成果。
值得一提的是，这项比赛是黄子芫同学自行运用人工智能寻找合适的参赛机会，再通过几轮选拔，最终获得进入决赛的资格。整个过程从寻找比赛、研究课题、学习专业知识到建立AI模型，皆由他主动探索、自主完成，展现了超越课堂学习的求知精神。
黄子芫同学的研究课题是利用AI预测最具开发潜力的耐腐蚀合金钢配方，以协助企业降低研发成本、提高实验效率。他指出，目前海域建设普遍采用含镍量约3%的镍钢作为原材料。虽然这类材料具有良好的性能，但成本相对高昂。若要寻找其他合适的替代配方，企业往往需要进行大量实验，不仅耗费时间，也增加了研发成本。
有鉴于此，他尝试运用AI分析真实实验数据，研究不同元素对合金钢腐蚀速率的影响，并建立预测模型，筛选出具有开发潜力的合金配方范围，供企业进一步实验验证，从而缩小试错范围，提升研发效率。
黄子芫同学也提到，马来西亚地处热带，海洋环境中的腐蚀问题值得关注，而现有镍钢材料也有一定的使用寿命，因此，探索性能更佳、成本更具优势的替代配方，是一项具有实际应用价值的研究方向。
然而，要完成这项研究并不容易。由于材料科学与编程知识并非课堂所能全面涵盖，他必须投入大量时间自学相关知识，阅读研究文献，了解领域内的技术难题，并思考如何提出合理的解决方案。他坦言，整个过程需要不断摸索，真正理解研究课题，才能逐步建立可行的AI预测模型。
在比赛初赛阶段，黄子芫同学先阅读大量文献报告，梳理研究领域的现有问题，并依据主办方提供的申报书模板，提交作品构想、研究内容及初步建立的AI预测模型。通过初赛审核后，他继续改进模型、反复调整预测方法，同时着手准备决赛简报。决赛当天，他前往清华大学材料学院介绍研究成果，并回答评委的提问。由于颁奖典礼举行时正值学校考试期间，他未能亲自出席，最终由朋友代为领奖，再将奖项寄回给他。
为了让黄子芫同学能够顺利参赛，父母给予了他莫大的支持。单是机票与住宿费用，便至少花费8,000令吉，一家人在北京逗留约14天。虽然父母没有直接参与研究，却在他准备答辩的过程中，陪伴他反复练习，协助他提升表达与应答能力，让他能够在决赛中尽力呈现研究成果。
谈及获奖感想，黄子芫同学坦言，自己原本期望至少获得三等奖，最终却只取得优秀奖，心中难免有些遗憾。不过，经过反思，他逐渐意识到，自己在专业知识储备与参赛经验方面仍有不足。面对来自顶尖高校的大学生，他也清楚看见自身需要提升的空间。
尽管如此，黄子芫同学并未因此气馁，反而将这次参赛经历视为学习与成长的机会。他表示，未来将继续完善研究模型、补充专业知识，并积极累积参赛经验，希望逐步缩小与大学生之间的差距，在下一届比赛中争取更好的成绩。
从主动寻找比赛机会，到独立探索材料科学与AI技术，再到站上国际学术交流的舞台，黄子芫同学的经历展现了学生勇于突破学习边界的精神。这次获奖不仅肯定了他在研究上的努力，也让他进一步认识到自主学习、持续改进与勇于接受挑战的重要性。
摄影：黄子芫同学提供
日期：2026年9月29日
锺灵独中S1ST班黄子芫同学凭借自主研发的人工智能（AI）预测模型，于2026年9月29日在中国北京清华大学举行的比赛中，荣获优秀奖。面对顶尖高校的大学生，他凭着对科技研究的热忱、自主学习的毅力，以及不断探索的精神，成功在比赛中展现自己的研究成果。
值得一提的是，这项比赛是黄子芫同学自行运用人工智能寻找合适的参赛机会，再通过几轮选拔，最终获得进入决赛的资格。整个过程从寻找比赛、研究课题、学习专业知识到建立AI模型，皆由他主动探索、自主完成，展现了超越课堂学习的求知精神。
黄子芫同学的研究课题是利用AI预测最具开发潜力的耐腐蚀合金钢配方，以协助企业降低研发成本、提高实验效率。他指出，目前海域建设普遍采用含镍量约3%的镍钢作为原材料。虽然这类材料具有良好的性能，但成本相对高昂。若要寻找其他合适的替代配方，企业往往需要进行大量实验，不仅耗费时间，也增加了研发成本。
有鉴于此，他尝试运用AI分析真实实验数据，研究不同元素对合金钢腐蚀速率的影响，并建立预测模型，筛选出具有开发潜力的合金配方范围，供企业进一步实验验证，从而缩小试错范围，提升研发效率。
黄子芫同学也提到，马来西亚地处热带，海洋环境中的腐蚀问题值得关注，而现有镍钢材料也有一定的使用寿命，因此，探索性能更佳、成本更具优势的替代配方，是一项具有实际应用价值的研究方向。
然而，要完成这项研究并不容易。由于材料科学与编程知识并非课堂所能全面涵盖，他必须投入大量时间自学相关知识，阅读研究文献，了解领域内的技术难题，并思考如何提出合理的解决方案。他坦言，整个过程需要不断摸索，真正理解研究课题，才能逐步建立可行的AI预测模型。
在比赛初赛阶段，黄子芫同学先阅读大量文献报告，梳理研究领域的现有问题，并依据主办方提供的申报书模板，提交作品构想、研究内容及初步建立的AI预测模型。通过初赛审核后，他继续改进模型、反复调整预测方法，同时着手准备决赛简报。决赛当天，他前往清华大学材料学院介绍研究成果，并回答评委的提问。由于颁奖典礼举行时正值学校考试期间，他未能亲自出席，最终由朋友代为领奖，再将奖项寄回给他。
为了让黄子芫同学能够顺利参赛，父母给予了他莫大的支持。单是机票与住宿费用，便至少花费8,000令吉，一家人在北京逗留约14天。虽然父母没有直接参与研究，却在他准备答辩的过程中，陪伴他反复练习，协助他提升表达与应答能力，让他能够在决赛中尽力呈现研究成果。
谈及获奖感想，黄子芫同学坦言，自己原本期望至少获得三等奖，最终却只取得优秀奖，心中难免有些遗憾。不过，经过反思，他逐渐意识到，自己在专业知识储备与参赛经验方面仍有不足。面对来自顶尖高校的大学生，他也清楚看见自身需要提升的空间。
尽管如此，黄子芫同学并未因此气馁，反而将这次参赛经历视为学习与成长的机会。他表示，未来将继续完善研究模型、补充专业知识，并积极累积参赛经验，希望逐步缩小与大学生之间的差距，在下一届比赛中争取更好的成绩。
从主动寻找比赛机会，到独立探索材料科学与AI技术，再到站上国际学术交流的舞台，黄子芫同学的经历展现了学生勇于突破学习边界的精神。这次获奖不仅肯定了他在研究上的努力，也让他进一步认识到自主学习、持续改进与勇于接受挑战的重要性。
