水凝胶高分子材料为机器学习提供了独特的物理载体和交互界面，使其能够更直接地感知和影响物理/生物世界，尤其是在柔性、生物相容性、自适应响应方面具有不可替代的优势。机器学习则为理解和控制复杂的水凝胶行为、处理其产生的数据、优化其设计和应用提供了强大的工具。虽然目前仍处于早期阶段并面临诸多挑战，但两者的深度融合在智能感知、神经形态计算、自适应机器人、个性化医疗和革命性新材料研发等领域展现出极其诱人的前景。未来的突破将依赖于材料性能的提升、制造工艺的进步、新型器件结构的创新以及专门为“湿件”设计的机器学习算法的出现。水凝胶高分子材料与机器学习的结合是一个充满潜力的新兴交叉领域，尽管直接应用还在探索阶段，但两者的协同效应可能在未来多个方向带来突破性进展。
长期以来，在微观世界的探索中，科学家们常面临“鱼与熊掌不可兼得”的窘境：要么追求第一性原理的极致精确而牺牲计算尺度与效率，要么依赖经验力场的速度而损失对复杂体系真实物理化学过程的深刻洞察。如今，一场由“AI for Science”驱动的变革正席卷而来，其核心利器——机器学习力场（ML-FFs）——正以“智能引擎”的姿态，彻底打破这一瓶颈。
ML-FFs不仅以惊人的方式学习并复现量子力学的复杂规律，更将模拟的边界推向了前所未有的广度和深度。我们正见证着一个新时代的黎明：从原子尺度精准设计下一代能源材料、高效催化剂，到揭示生命过程中关键分子的动态奥秘，ML-FFs正以前所未有的能力赋能科学家。顶级期刊上的成果井喷，正是这一变革力量的有力证明。这不仅仅是计算工具的升级，更是科研思维与发现模式的革新。然而，驾驭这强大的“AI引擎”，需要融合量子物理的智慧、分子模拟的技艺与机器学习的精髓。
近年来，物理信息驱动的深度学习技术正在重塑材料失效分析的研究范式。传统方法依赖经验模型（如Paris法则）或数值仿真（如扩展有限元XFEM），在应对多尺度损伤演化和复杂边界条件时面临计算成本高、泛化性差的局限（Bessa et al., JMPS 2017）。深度学习通过融合物理规律与数据驱动方法，实现了三大突破：跨尺度建模革新、多物理场耦合优化、小样本学习突破。
专题一
人工智能辅助材料设计
直播专题
（五天内容）
专题二
深度学习材料疲劳与断裂分析
直播专题
（三天内容）
专题三
机器学习分子动力学
直播专题
（五天内容）
专题四
深度学习第一性原理
直播专题
（五天内容）
专题五
（详情内容点击上方名称查看）
精品录播
（五天内容）
专题六
（详细内容点击上方名称查看）
精品录播
（五天内容）
专题七
（详细内容点击上方名称查看）
精品录播
（五天内容）
01
专题一：人工智能辅助材料设计
专题目标与讲师介绍
课程目标
专题内容涵盖了从基础Python编程到常见的机器学习算法，并通过实际案例分析与项目实践，帮助学员理解并掌握如何将机器学习技术应用于材料与化学领域。课程设计注重理论与实践的结合，逐步深入，让学员在学习过程中不仅能够掌握相关算法，还能亲自动手解决材料科学中的实际问题。
1.掌握Python编程基础及其在科学计算中的应用：学会利用Python进行数据处理、模型构建与可视化，熟悉NumPy、Pandas等工具。
2.理解材料与化学中的机器学习方法：掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。
3.应用机器学习解决材料科学问题：通过项目实践，深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤，学会使用sklearn等工具库完成任务。
4.了解材料数据的特征工程与数据库应用：学习如何表示分子结构与晶体结构，并了解常见材料数据库的使用方法。
5.提升实战能力并引导深入学习：通过多样化的项目实践案例，巩固课程内容，为后续深度学习等更复杂算法的学习打下基础。
人工智能辅助材料设计主讲老师：陈老师来自国内“985工程”顶尖高校材料物理与化学专业，长期从事材料科学、机器学习，未来互联网与命名数据网络，量子力学等领域。在多个国际高水平期刊上发表 SCI检索论文15余篇。国家发明专利一项，他的授课方式深入浅出，能够将复杂的理论知识和计算方法讲解得清晰易懂，受到学员们的一致认可和高度评价！
人工智能辅助材料设计专题大纲
第一天：材料机器学习基础与Python环境配置
第一天将系统讲解机器学习在材料科学中的应用背景与Python编程基础。分为如下几个部分：首先概述机器学习在材料与化学领域的核心价值，涵盖材料发现、性能预测等应用场景；其次将指导学员完成Vscode、Anaconda开发环境搭建，通过变量定义、控制流语句等基础语法教学，掌握函数封装、类与对象构建及模块化编程的进阶技巧；最后聚焦科学数据处理工具链，系统学习NumPy矩阵运算、Pandas数据分析、Matplotlib/Seaborn可视化技术及文件系统操作，为材料数据建模奠定工程基础。
【理论内容】
1.机器学习概述
2.材料与化学中的常见机器学习方法
3.应用前沿
【实操内容】
1)开发环境搭建
2)变量和数据类型
3)控制流
1)函数
2)类和对象
3)模块
1)NumPy
2)Pandas
3)绘图可视化
4)文件系统
第二天：材料机器学习基础算法与催化活性预测实战
第二天将深入解析初级机器学习算法的数学原理及其在材料科学中的典型应用场景。分为如下几个部分：首先系统讲解线性模型家族的理论体系，从线性回归的解析解推导、逻辑回归的交叉熵损失函数，拓展到Softmax回归在多分类任务中的概率建模机制，着重分析激活函数在非线性映射中的关键作用；接着引入感知机模型作为神经网络的基础原型，通过回归与分类任务的对比，揭示机器学习算法中最核心的两类任务的区别。最后以CO2催化活性预测为切入点，在解析催化活性与电子结构特征的关联规律中，完整演练材料机器学习项目的标准流程：使用金属氧化物催化剂数据集，结合Scikit-learn库实现数据标准化处理、特征工程构建、模型选择、超参数网格搜索与ROC曲线评估。
【理论内容】
1.线性回归
1)线性回归的原理
2)线性回归的应用
2.逻辑回归
1)逻辑回归的原理
2)逻辑回归的应用
1)Softmax回归的原理
2)Softmax回归的应用
4.感知机（浅层神经网络）
1)感知机的原理
2)使用感知机进行回归
3)使用感知机进行分类
【项目实操内容】
1)机器学习材料与化学应用的典型步骤
a)数据采集和清洗
c)模型训练和测试
d)模型性能评估和优化
2)sklearn库介绍
a)sklearn库的基本用法
b)sklearn库的算法API
c)sklearn库的模型性能评估
第三天：材料机器学习进阶算法与项目实战
第三天将系统剖析机器学习中的进阶算法的数学框架及其在材料复杂体系中的建模策略。分为如下几个部分：首先从决策树的信息增益分裂准则切入，对比ID3/C4.5/CART算法的特征选择差异，并引申至集成学习框架中Bagging（随机森林）与Boosting（XGBoost）对模型偏差-方差权衡的优化机制；接着解析朴素贝叶斯基于特征条件独立假设的概率建模方法，及其在材料高通量筛选中的计算效率优势；最后深入探讨支持向量机的核函数映射技巧，通过可视化手段对比线性核、多项式核与高斯核在材料相态分类任务中的决策边界差异。
实战环节聚焦材料多尺度特性预测：在双金属ORR催化活性预测项目中，通过构建合金组分-电子结构特征矩阵，运用随机森林的变量重要性分析筛选关键描述符，结合Adaboost算法提升预测精度；在高熵合金相态分类任务中，基于原子半径、电负性等特征，演示支持向量机如何通过核函数变换处理非线性可分数据，并可视化决策超平面；同时拓展至生物炭材料回归预测，利用支持向量回归（SVR）分析孔隙率-吸附性能的定量关系。课程将结合Scikit-learn工具链，贯穿特征标准化、交叉验证、混淆矩阵评估等工业级实践流程。
【理论内容】
1.决策树
1)决策树的原理
2)决策树的应用
2.集成学习
1)集成学习的原理
2)集成学习的方法和应用
3.朴素贝叶斯
1)朴素贝叶斯的原理
2)朴素贝叶斯的应用
4.支持向量机
1)支持向量机的原理
2)支持向量机的应用
【项目实操内容】
1)Sklearn中的集成学习算法
2)双金属ORR催化活性预测实战
a)数据集准备
b)特征筛选
c)模型训练
d)模型参数优化
2.使用支持向量机预测高熵合金相态
1)支持向量机的可视化演示
a)绘制决策边界
b)查看不同核函数的区别
2)支持向量机预测高熵合金相态（分类）
a)数据集准备
b)数据预处理
c)特征工程
d)模型训练及预测
3)支持向量机预测生物炭材料废水处理性能（回归）
a)数据集准备
b)数据预处理
c)模型训练及预测
第四天：材料无监督学习与分子特征工程实践
第四天将系统构建材料数据表征体系与无监督分析技术栈。分为如下几个部分：首先解析无监督学习的核心范式，对比K-Means聚类与DBSCAN密度聚类在材料相组成识别中的差异，详解常用的无监督学习技术在材料高通量筛选中的可视化应用；接着深入探讨材料特征工程的数学表达方法；最后结合Materials Project、COD等材料数据库，演示通过Pymatgen工具包自动化获取晶体能带结构、弹性张量等关键性质数据。
实战环节聚焦材料多模态数据处理：在石墨烯样品表征任务中，通过处理二维电镜图像，运用无监督聚类算法实现样品质量分级；针对高能材料分子性质预测，构建从SMILES字符串到3D分子坐标的全流程特征工程：使用RDKit生成初始构型，通过ASE优化分子结构，计算库伦矩阵与原子极化张量作为量子化学特征，对比Morgan指纹与MACCS键合描述符对机器学习模型性能的影响。
【理论内容】
1.无监督学习
1)什么是无监督学习
2)无监督学习算法-聚类
3)无监督学习算法-降维
2.材料与化学数据的特征工程
1)分子结构表示
2)晶体结构表示
3.数据库
1)材料数据库介绍
2)Pymatgen介绍
【项目实操内容】
1.无监督学习在材料表征中应用
1)K-Means聚类算法
2)石墨烯样品数据集准备
3)二维电镜图像处理
4)聚类及统计
2.利用机器学习预测高能材料分子性质
1)高能分子数据集准备
2)从SMILES生成分子坐标
3)从分子坐标计算库伦矩阵
4)测试不同分子指纹方法
5)比较不同特征化方法
6)模型性能评估
第五天：材料机器学习项目实践专题
第五天将深度融合前沿模型技术与材料多尺度特性预测场景。分为如下几个部分：首先系统解析大语言模型在材料研究中的创新应用范式，重点讲解DeepSeek的transformer架构原理及其在材料文献挖掘、实验方案生成等场景的提示词工程技巧；接着深入探讨更多的材料机器学习的常见技术路径，比如通过决策树的特征分裂可视化与SHAP值分析，揭示材料性能与微观结构的内在关联规律；最后为构建深度学习技术栈打基础，对比PyTorch动态计算图与Scikit-learn静态架构在复杂材料建模中的工程差异。
【项目实操内容】
1. DeepSeek提示词工程和落地场景
1)DeepSeek简介
2)大语言模型和DeepSeek原理
3)DeepSeek提示词工程和落地场景
2.利用机器学习加速发现耐高温氧化的合金材料
4)合金材料数据集准备
5)数据预处理
6)特征构建和特征分析
7)多种模型训练
8)使用训练好的模型进行推理
3.决策树（可解释性机器学习）预测AB2合金的储氢性能
1)储氢合金材料数据集准备
2)决策树基本流程
3)动手建立一棵树
4)决策树剪枝
5)决策过程可视化和特征重要性分析
6)分类决策树和回归决策树的区别
4.分子渗透性分类预测
7)使用定量的1D分子描述符和不同的机器学习模型进行QSAR模型的训练和预测
8)使用定性的2D分子描述符和不同的机器学习模型进行QSAR模型的训练和预测
9)比较不同分子描述方法对QSAR模型性能的影响
5.多层感知机预测单晶合金晶格错配度
1)PyTorch与Scikit-learn中多层感知机的区别
2)使用PyTorch构建多层感知机
3)训练PyTorch多层感知机模型预测单晶合金晶格错配度
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02
专题二：深度学习材料疲劳与断裂分析
专题目标与讲师介绍
课程目标
课程首创三维能力培养框架：第一维度打通材料本构理论（从晶体滑移到连续损伤）与深度学习基础（ANN/CNN/Transformer）；第二维度建立物理约束的数学模型（PINN变体、守恒律嵌入技巧）；第三维度攻克跨尺度数据融合技术（微CT-声发射-DIC异构数据处理）。通过张量分解、注意力机制等前沿算法，实现从纳观位错演化到宏观断裂行为的智能关联。Day1-2完成材料智能表征体系构建，覆盖本构参数智能反演、合金性能预测等核心能力；Day3聚焦工程失效场景攻坚：基于J积分的断裂判据智能实现、多尺度GAN数据传递框架开发、蠕变/腐蚀/复合载荷耦合分析。所有模块均配备工业级案例，包含单边裂纹稳定性诊断（COMSOL+PyTorch融合）、风电叶片全场应变重构等企业刚需场景。通过体系化训练，学员将掌握：
①材料性能深度表征能力（物理约束的弹性/塑性/损伤参数识别）
②智能裂纹诊断技术（U-Net分割精度＞95%、ResNet阶段分类）
③寿命预测工程部署（Paris-神经网络混合模型误差＜8%）
④工业场景转化技能（涡轮盘蠕变分析、风电叶片数字孪生构建）。
最终达成三大跨越：从传统经验公式到数据驱动的分析范式升级，从单点预测到全寿命周期监控的能力拓展，从实验室模型到工程系统的落地部署。
技术方向
代表性文献
跨尺度建模
Zhang et al. Accelerated multiscale fatigue prediction via CP-GNN, Nat Mater 2021
物理信息学习
Guo et al. VPINN for thermo-mechanical fatigue analysis, CMAME 2022
数据生成
Yang et al. F-GAN for corrosion fatigue, Acta Mater 2023
工程应用挑战
Hsu et al. Certification challenges of DL-based fracture models, Eng Fract Mech 2023
深度学习材料性能与断裂疲劳预测主讲老师：来自中国TOP1高校，在国内顶尖教授组中从事材料领域研究，光学声学材料物理方向，在机器学习深度学习辅助的材料设计研究领域深耕多年，具有丰富的经验和扎实的基础。以第一作者或通讯作者在AM，AFM、ACS nano、JMR，ES等行业顶级期刊发表论文二十余篇，参与过多项国家级项目，担任JMR、APl等多个杂志的审稿人。
深度学习材料性能与断裂疲劳预测专题大纲
Day 1：材料性能表征与深度学习基础
深入解析材料力学基本概念，并搭建深度学习框架，为后续断裂与疲劳分析奠定基础。
【理论部分】
1、材料性能基础理论
弹性、塑性与损伤本构模型
胡克定律与非线性本构关系
多场耦合下的材料响应
2、深度学习核心概念
神经网络架构：ANN、CNN、RNN
反向传播算法与常用优化器（SGD、Adam）
物理信息神经网络（PINN）原理
3、数据获取与预处理
Workbench仿真获取应力–应变曲线
数据增强与归一化技术
【实操案例】
Python 案例案例1：材料本构参数识别
PyTorch 环境搭建
构建 PINN 模型并定义损失函数
训练与验证：识别弹性与塑性参数
Python 案例案例2：合金性能预测
通过训练神经网络预测不同合金成分的力学性能（如硬度、强度、延展性等）
数据集可以包含各种合金的成分及其实验测试结果
Python 案例3：疲劳寿命预测
搭建 U-Net 裂纹分割模型
基于 Paris 法则与深度特征的寿命预测网络
端到端训练与结果可视化
Python 案例4：材料的裂纹检测
使用CNN
分析材料图像中的裂纹、缺陷等不连续性，
Day 2：断裂力学与疲劳寿命预测
围绕裂纹萌生、扩展机理与寿命评估，结合深度学习算法，实现智能化分析。
【理论部分】
1、断裂力学基础
应力强度因子 K 计算方法（线性弹性与 J 积分）
裂尖应力场与局部塑性化
2、疲劳裂纹扩展理论
Paris 法则、Forman 准则与多段加载
概率模型：Weibull 分布与蒙特卡洛模拟
3、智能裂纹检测与分类
裂纹图像处理与特征提取
U-Net 网络在裂纹分割中的应用
ResNet 网络进行裂纹阶段分类
4、多物理场耦合分析
腐蚀疲劳基本理论
迁移学习提升泛化能力
【实操案例】
Python 案例5：预测材料硬度
使用神经网络模型预测不同材料（如钢铁、铝合金、陶瓷等）的硬度。
数据集包含材料的元素组成、晶格结构、加工方式等特征。
Python 补充案例：穿孔板的脆性断裂：使用相场损伤模型，研究具有混合模式裂纹的穿孔板断裂行为，建立几何模型并与实验数据对比，展示稳定求解器配置方法。
补充案例2：混凝土塑性损伤试验：研究混凝土材料在不同载荷路径下的断裂行为，验证损伤-塑性本构模型的有效性。
Day 3：高性能材料疲劳断裂综合案例与前沿技术
【综合案例】
案例6：单边裂纹计算
基于J 积分计算应力强度因子 KI
结合comsol进行深度学习，与材料临界韧度KIc 比较以判断断裂风险，演示拉伸载荷下裂纹稳定性分析。
综合案例7：多尺度疲劳分析方法
宏–微观数据传递的 GAN 架构
跨尺度仿真工作流设计
综合案例8： 工程应用案例
涡轮静叶片蠕变变形分析：研究高温环境下的蠕变行为，分析温度场对应力松弛和变形的控制机制。
带角裂纹的板NAFEMS 基准案例：通过多角度裂纹分析 KI 和 KII，应力场分布对断裂类型影响，验证仿真模型与标准数据的一致性。
混凝土梁耦合损伤-塑性模型：模拟钢筋混凝土结构在复合载荷下的失效过程，整合材料非线性滑移和界面作用模型。
单轴拉伸中的脆性损伤：比较不同离散阶次和正则化方法在脆性材料变形局部化过程中的表现，深入理解脆性断裂数值处理。
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03
专题三：机器学习分子动力学
学习目标与讲师介绍
课程目标
机器学习分子动力学本次“机器学习分子动力学专题研修班”旨在帮助学员系统掌握AI4Science时代下机器学习力场的核心理论与实践技能。通过为期五天的强化学习，学员将能够：
1.快速认知：量子化学计算在ML-FF数据生产中的角色与基本操作。
2.入门和理解：机器学习的基本原理、神经网络核心概念及其在分子模拟中的应用。
3.熟练运用：LAMMPS分子动力学模拟软件进行传统模拟与ML-FF驱动的模拟。
4.精通掌握：以DeePMD-kit系列和MACE为代表的先进机器学习力场模型的理论、构建、训练与验证方法。
5.深入了解：NequIP、Allegro等具有超高数据效率的等变模型，理解其核心思想与优势，从而显著减轻高昂的数据生产成本。
6.掌握运用：机器学习力场领域的“ChatGPT”产品——开箱即用、免费开源的通用大模型（如MACE-OFF23, MACE-MP0, DPA系列）及其微调技巧。
机器学习分子动力学主讲老师：来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程"重点高校，长期从事固态电解质材料的第一性原理、分子动力学模拟研究，特别是在利用计算模拟方法和机器学习相结合来加速材料筛选，性能预测等方面有深入研究。他的授课方式浅显易懂，特别擅长从简单角度出发，逐渐深入讲解复杂的理论知识和计算方法!目前共发表论文（Nature Catalysis， Nature Communications， Energy & Environmental Science， Advanced Energy Materials等）共四十余篇。曾任Joule， Journal of Materials Chemstry A等期刊审稿人。
机器学习分子动力学专题大纲
第一天：AI4Science时代的分子模拟基石
1.理论内容
1.1 AI for Science与分子模拟新范式
1.1.1 科学研究的四范式演进：从实验、理论、计算到数据驱动
1.1.2 AI for Science (AI4Science) 时代的核心理念与机遇
1.1.3 分子动力学模拟在AI4Science中的角色：从传统经验力场、第一性原理到机器学习力场的跨越
1.2 机器学习力场（ML-FFs）概览
1.2.1 ML-FFs的核心优势：兼顾第一性原理精度与经验力场效率
1.2.2 ML-FFs的基本工作流程：数据生成、模型训练、模型验证、应用模拟
1.2.3 ML-FFs的主要分类、发展历程及关键里程碑
1.3 分子动力学（MD）模拟基础回顾
1.3.1 MD模拟基本原理：系综、积分算法、周期性边界条件、力场
1.3.2 LAMMPS模拟软件介绍：架构、安装、基本使用
1.3.3 LAMMPS输入文件（in script）结构解析：单位、原子类型、力场参数、模拟指令
1.3.4 常见传统力场（如EAM, Lennard-Jones, GAFF）简介及其参数获取
1.4 第一性原理（AIMD）数据生成引言
1.4.2 常用量子化学计算软件简介（CP2K, VASP, ORCA）：在ML-FF数据生成中的作用（概念性介绍）
1.4.3 简介XTB等半经验方法作为快速数据生成的选项
2.实操内容
2.1 科研计算环境搭建与基础操作
2.1.1 Linux系统常用命令与Shell脚本入门
2.1.2 HPC超算平台使用简介：作业提交、队列管理
2.1.3 Python (Jupyter Notebook/VSCode) 科研环境配置：Anaconda/Mamba虚拟环境管理
2.2 经典MD模拟与数据分析入门
2.2.1 使用LAMMPS运行简单体系（如金属、简单有机分子）的经典MD模拟
2.2.2 MD轨迹数据（dump, log）的基本解读
2.2.3 使用OVITO/VMD进行轨迹可视化
2.2.4 使用Python (MDAnalysis/MDTraj) 进行初步后处理：如能量、温度、压力曲线绘制识
第二天：深入DeePMD-kit：从理论到实践
理论内容
1.1 机器学习入门与神经网络基础
1.1.1 机器学习核心概念：监督学习、损失函数、梯度下降、过拟合/欠拟合
1.1.2 神经网络：神经元、激活函数、全连接层、反向传播
1.1.3 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等基本框架简介
1.2 DeePMD-kit模型详解
1.2.1 基于描述符的ML-FF回顾：Behler-Parrinello神经网络（BPNN）
1.2.2 DeePMD模型架构：特征工程（Descriptor - Smooth Edition, SE）与拟合网络
1.2.3 DeePMD的各种描述符（se_e2_a, se_e2_r, se_e3）特点与选择
1.3 DeePMD-kit模型训练与优化
1.3.2 训练过程监控：loss曲线分析、模型验证
1.3.3 模型冻结（freezing）、压缩（compression）原理与应用
1.3.4 常见训练问题与调试技巧
1.4 DP-GEN：多任务、高效率主动学习数据生成
1.4.1 主动学习（Active Learning）在ML-FF中的应用
1.4.2 DP-GEN工作流程：exploration, labeling, training, selection
2.实操内容
2.1 DeePMD-kit环境配置与数据准备
2.1.1 DeePMD-kit的安装（CPU/GPU版本）与依赖（TensorFlow）
2.1.2 训练数据的格式与预处理：能量、力、virial的组织
2.1.3 使用工具将第一性原理计算输出转换为DeePMD训练格式
2.2 DeePMD-kit模型训练、测试及LAMMPS联用
2.2.1 训练一个简单的DeePMD模型（提供示例数据集）
2.2.2 模型测试：力、能量的精度评估与误差分析
2.2.3 将训练好的DeePMD模型（.pb文件）与LAMMPS联用进行MD模拟
2.2.4 DP-GEN的基本配置与运行演示
第三天：等变神经网络力场：NequIP与Allegro
理论内容
1.1 图神经网络（GNN）与分子表示
1.1.1 图的基本概念与在分子系统中的应用
1.1.2 消息传递神经网络（MPNN）框架
1.1.3 早期基于GNN的力场模型简介（如SchNet）
1.2 等变性（Equivariance）在ML-FF中的核心作用
1.2.1 不变性（Invariance）与等变性（Equivariance）辨析
1.2.2 旋转、平移、置换对称性在物理系统中的重要性
1.2.3 SO(3)/E(3)等变性对数据效率和泛化能力的提升
1.2.4 球谐函数与张量积在构建等变特征中的应用简介
1.3 NequIP模型详解
1.3.1 NequIP (E(3)-Equivariant Neural Network for Interatomic Potentials) 架构
1.3.2 核心组件：等变卷积、张量积的运用
1.3.3 NequIP的优势、局限性及代码框架
1.4 Allegro模型详解
1.4.1 NequIP团队的后续工作：Allegro的动机与改进
1.4.2 基于张量积的局部环境描述符与迭代更新
1.4.3 Allegro在计算效率和可扩展性上的提升
2.实操内容
2.1 等变性概念的直观理解与可视化
2.1.1 Python代码示例：可视化旋转操作对等变/不变特征的影响
2.1.2 E3NN库的简单介绍与使用示例
2.2 NequIP/Allegro模型的初步使用
2.2.1 NequIP/Allegro软件安装与环境配置
2.2.2 使用预训练模型进行预测或运行示例训练
2.2.3 超参数文件（YAML格式）解读与初步调整
第四天：MACE模型：精度、效率与可解释性的探索
理论内容
1.1 原子团簇展开（ACE）方法回顾
1.1.1 ACE作为一种系统性的、完备的原子环境描述方法
1.1.2 其与传统描述符和图方法的联系与区别
1.2 MACE (Multi-ACE) 模型详解
1.2.1 MACE模型架构：结合ACE的高阶身体项与消息传递框架
1.2.2 等变性在MACE中的实现方式
1.2.3 MACE模型的完备性、数据效率和计算效率分析
1.2.4 MACE在不同体系（有机分子、材料、生物大分子）中的应用案例
1.3 MACE模型训练与超参数调优
1.3.1 MACE训练脚本与关键超参数解读（如r_max, num_interactions, correlation order, hidden_irreps）
1.3.2 训练技巧、收敛性判断与模型验证策略
1.3.3 MACE与DeePMD在数据效率、精度、计算成本上的对比讨论
1.4.1 Mattersim作为支持MACE等模型开发与应用的平台/工具集介绍
1.4.2 Libtorch在MACE与LAMMPS/其他MD引擎接口中的作用与编译
1.4.3 将训练好的MACE模型导出为TorchScript格式，以便在LAMMPS等软件中使用
2.实操内容
2.1 MACE环境配置与数据准备
2.1.1 MACE软件安装与依赖（PyTorch, e3nn）
2.1.2 训练数据格式要求（如ASE Atoms对象）
2.1.3 将常见数据格式转换为MACE训练所需格式
2.2 MACE模型训练与LAMMPS联用
2.2.1 运行MACE提供的示例训练脚本，分析训练日志与输出
2.2.2编译LAMMPS使其支持TorchScript模型接口
2.2.3 使用训练好的MACE模型通过LAMMPS进行分子动力学模拟
第五天：通用大模型、微调技巧与前沿展望
理论内容
1.1 ML-FF领域的预训练大模型
1.1.1 “机器学习力场领域的ChatGPT”：通用大模型的概念与意义
1.1.2 MACE-OFF23：针对有机分子体系的通用力场详解
1.1.3 MACE-MP0：覆盖元素周期表大部分元素的材料领域通用力场详解
1.1.4 DPA-1 (Deep Potential Alchemy) / DPA-2：及其在跨体系、跨元素泛化方面的努力
1.1.5 其他开源大模型简介与获取渠道（如CHGNet等）
1.2 大模型的微调（Fine-tuning）策略与技巧
1.2.1 为何需要微调：提升在特定体系或性质上的表现
1.2.2 微调的数据准备、参数设置与常见技巧
1.3 高级应用与专题
1.3.1 多GPU并行训练ML-FFs的策略与实践（DeePMD, MACE）
1.3.2 ML-FFs在复杂体系（如合金、催化、电池材料、生物大分子）中的应用案例
1.3.3 分子模拟结果的高级后处理与分析：径向分布函数(RDF)、角分布函数(ADF)、扩散系数(MSD)等
1.3.4 使用Python进行高质量科研绘图（Matplotlib, Seaborn）
1.4 ML-FFs的挑战与未来展望
1.4.1 当前ML-FFs面临的挑战：长程相互作用、反应模拟、可解释性、数据稀疏区域的泛化等
1.4.2 结合多尺度建模、强化学习、AI生成模型等方向的未来趋势
2.实操内容
2.1 使用与微调预训练MACE模型
2.1.1 下载并使用MACE-OFF23/MACE-MP0进行特定体系的能量/力预测
2.1.2演示对预训练MACE模型进行微调的过程
2.1.3 对比微调前后模型在特定任务上的表现
2.2 模拟结果分析与绘图
2.2.1 使用MDAnalysis等工具分析LAMMPS+MLFF模拟轨迹
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04
专题四：深度学习第一性原理
学习目标与讲师介绍
课程目标
2.熟练掌握计算技能：完成材料建模→结构优化→电子结构计算全流程，优化平面波基组参数
3.材料特征工程学习：构建二维材料拓扑/光谱特征，开发材料性能预测模型（如催化剂、硬度）
4.掌握神经网络机器学习融合方法：搭建CGCNN网络，实现分子动力学轨迹分析及材料属性预测
5.掌握综合应用实例：研究多物理场耦合（杨氏模量、热导率、超导材料）及缺陷体系（螺位错、薄膜生长）
6.掌握计算工具：Python（NumPy/Pandas/scikit-learn/tensor-flow）、pymatgen、机器与深度学习框架
深度学习第一性原理主讲老师：来自中国顶尖高校，在机器学习、深度学习算法与材料物理模拟领域拥有丰富的研究与教学经验，专注于深度学习算法优化、第一性原理计算与超导材料研究。多年来致力于运用机器学习和深度学习技术推动材料设计与性能优化，特别是在机器学习算法、二维材料及其同位素材料深度学习第一性原理模拟及超导材料物理方向取得了卓越成果。以第一作者或通讯作者身份在 Advanced Materials、Advanced Functional Materials、ACS Nano、Nano Letters 和 Physical Review B 等顶级期刊发表论文二十余篇。
深度学习第一性原理专题大纲
第一天：基础理论与环境搭建
上午 理论模块
量子力学在材料科学中的基石作用
• 薛定谔方程的物理意义与计算挑战，量子力学固体物理超导物理的基本架构
• Hohenberg-Kohn定理：从波函数到电子密度
• Kohn-Sham方程的降维革命
• 深度学习第一性原理文献综述
下午 实操模块
Python的基本语法：缩进，注释，变量命名规则。
数据类型详解：整数，浮点数，字符串，布尔值。
序列类型：列表，元组，集合的操作与区别。
映射类型：字典的创建，访问与修改。
条件语句：if－elif－else 的使用场景与逻辑判断。
循环语句：for 循环与 while 循环的语法与应用。
循环控制：break，continue，pass 语句的作用与使用场景。
自定义函数：函数的定义，参数传递，返回值。
模块的导入与使用：标准库与第三方库的调用。
类与对象的基本概念：封装，继承，多态。
类的定义与实例化：属性与方法的使用。
面向对象的设计思想：如何通过类组织代码结构。
NumPy 数组的创建与操作：数组的形状，索引，切片。
数学运算：矩阵运算，统计函数，随机数生成。
示例应用：数据标准化，矩阵变换等。
Pandas：数据分析利器
数据结构：Series 与 DataFrame 的创建与操作。
数据处理：数据清洗，筛选，分组，聚合。
数据读写：CSV，Excel 文件的读取与保存。
案例1：材料数据的预处理与分析。
案例2：识别图片，对材料进行分类识别检测。
案例3：二维材料的性能提取
第二天：第一性原理计算核心技能
上午 理论模块讲解
1.第一性原理计算：薛定谔方程、波函数与电子状态、Hohenberg-Kohn 定理、
2.平面波基组优化策略
3.案例4：构建石墨烯结构：进行第一性原理计算，对结构进行微扰建模。
下午实战模块
1.案例5：异质结形成能计算
2.案例6：石墨烯能带结构可视化
3.案例7：使用Python 实现批量计算任务的生成与提交。
4.案例8：高效计算流程：并行计算、分布式计算的优化。
5.案例9：结构优化结果分析：能量、晶格参数、原子位置的收敛性。
6.案例10：COF材料结构、力学性质、热学性质的计算与分析。
7.专题研究：使用Matplotlib 绘制能带图、态密度图等。
第三天：高通量计算与特征工程
上午 实战模块
1.自动化脚本开发：pymatgen 的功能与应用场景：从材料结构到计算文件的生成。
2.材料项目（Materials Project）数据库的访问与数据提取。
3.使用pymatgen 获取晶体结构：通过材料 ID 或化学式查询。
4.批量下载结构数据：自动化脚本编写与数据管理。
5.案例11：二氧化碳还原反应的催化剂设计、选择与催化剂性能相关的特征（如电子结构、表面性质等）、使用Scikit-Learn 搭建线性回归、决策树等模型、通过交叉验证评估模型的预测性能、用机器学习预测二氧化碳还原催化剂的少特征模型
6.案例12：异质结材料模型结构优化
7.案例13：材料硬度计算与预测
下午理论+实战
1.特征工程深度解析：
• 拓扑特征提取（难点案例：超导 Kitaev链，超导性能预测）
• 光谱特征生成（吸收/拉曼光谱案例）
2.案例14：GaAs光学结构模拟（案例GaAs optical）
3.案例15：常见二维材料的性能第一性原理计算与模拟：MoS2等，二维材料第一性原理计算范式
第四天：深度学习与分子动力学
上午 理论模块
1.神经网络详解
• 神经网络基础理论以及实现基本的CNN、GNN
• 晶体图卷积网络（CGCNN）
• 材料属性预测的端到端学习
2.常见神经网络框架结构搭建、tensor flow详解以及深度学习-机器学习综合应用详解。
下午实战模块
1.案例16：拓扑超导体模拟（详解+难点）
2.案例17：水分子动力学（AIMD轨迹分析）
第五天：综合应用与前沿探索
上午理论+实战
1.机器学习势场开发：利用机器学习方法构建高精度原子间势函数，替代传统经验势场，提升分子动力学模拟效率与准确性。
2.案例18：杨氏模量计算：通过应变-能量关系或应力-应变曲线，模拟材料在弹性变形下的刚度特性，评估力学性能。
3.案例19：相变材料的计算与预测：结合分子动力学或第一性原理，研究温度/压力诱导的相变行为，预测新材料相图。
下午终极挑战
1.案例20：热电材料性能优化（量子阱GaAs案例）：通过能带工程和缺陷调控，优化GaAs量子阱结构的热电转换效率。
2.案例21：螺位错的第一性原理-相场方法生成与模拟：模拟晶体中螺位错的运动与相互作用，揭示其对材料塑性变形的影响机制。
3.案例22：CVD、薄膜生长合成材料的第一性原理计算与模拟建模：模拟化学气相沉积过程，预测薄膜生长动力学与微观结构演化。
4.案例23：热导率计算：基于Green-Kubo公式或非平衡分子动力学，结合机器学习势场，高效计算材料热输运性质。
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往期学员反馈
课程模式
2、理论＋实操授课方式，由浅入深式讲解，结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在第一性原理、电解质、催化剂领域的最新研究进展。
3、课前发送全部学习资料（上课所有使用的软件、包括丰富的PPT，大量的代码数据集资源）课程提供全程答疑解惑。
4、定期更新的前沿案例，由浅入深式讲解，课后提供无限次回放视频，免费赠送二次学习，永不解散的课程群答疑服务，可以与相同领域内的老师同学互动交流问题，让求知的路上不再孤单！
增值服务
1、凡参加人员将获得本次课程学习资料及所有案例模型文件；
2、课程结束可获得本次所学专题全部回放视频；
3、课程会定期更新前沿内容，参加本次课程的学员可免费参加一次本单位后期举办的相同专题课程（任意一期）
人工智能辅助材料设计
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放和课程群答疑）
深度学习材料性能与疲劳断裂预测
腾讯会议 线上授课（共三天课程 提供全程视频回放和课程群答疑）
机器学习分子动力学
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放及课程群答疑）
深度学习第一性原理专题
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放及课程群答疑）
专题费用
专题名称
专题费用
人工智能辅助材料设计
4980
深度学习材料性能与疲劳断裂预测
2980
机器学习分子动力学
4980
深度学习第一性原理
4980
以上费用包含：
1.课程回放无限次观看
2.学员答疑群（永久答疑）
3.免费参加后续一期本专题内容
4.课程全部资料（软件，PPT，文件等）
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联系人｜王老师
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