在這篇綜述中，德克薩斯大學奧斯汀分校Nicholas A. Peppas教授等人提出了一個基于模型的模塊化水凝膠設計框架，該框架是應用驅動的，并在設計過程的早期就考慮臨床轉化的前景。在這種方法中，水凝膠制劑的每個成分都朝著目標應用的多方面設計標準進行了優化，確定了如何將多種特性集成到單個制劑中。作者著重描述了聚合物物理的基本模型，這些模型為模塊化水凝膠設計提供了基礎，并研究了如何整合合成聚合物前體以實現這種模塊化。最后，作者討論了臨床批準的水凝膠制劑，并研究了如何通過模塊化設計方法解決臨床轉化中的挑戰。相關工作以“Model-based modular hydrogel design”為題發表在Nature Reviews Bioengineering。

在2024年諾貝爾物理學獎與化學獎雙雙授予"AI for Science"相關領域，這一里程碑事件為學科發展注入強勁動能。在科學研究第四范式——"AI for Science"時代，基于數據驅動的機器學習力場（ML-FFs）有效彌合了第一性原理電子結構方法與傳統經驗力場在精度與效率之間的矛盾。近年來該領域呈現爆發式增長態勢，Web of Science平臺檢索顯示相關研究成果頻繁發表于Nature、Science、Cell等頂尖期刊。

得益于計算硬件的指數級發展，基于ML-FFs實現第一性原理精度的大規模分子模擬已成為現實。機器學習方法不僅拓展了傳統分子模擬的時空尺度，更揭示了諸如小分子非對稱電子效應等新物理現象，為實驗現象提供了更深刻的理論詮釋。可以預見，ML-FFs正逐步成為現代計算化學與分子模擬研究的核心工具。

值得注意的是，作為新興交叉學科領域，其知識體系橫跨量子化學、分子模擬與機器學習等多學科領域，存在技術門檻高、開源資源少、學習曲線陡峭等挑戰，系統的專業培訓顯得尤為重要。

本課程設置科學嚴謹，涵蓋量子化學軟件快速入門、機器學習理論精講、GPUMD/LAMMPS等模擬工具高階應用，以及ML-FFs模型開發全流程，配套海量代碼案例。課程特色包括：首度系統解析國產分子動力學軟件GPUMD-NEP，深入剖析生態最完善的DeePMD工具鏈，獨家傳授數據效率超群的等變模型（MACE）應用技巧，以及開源即用的通用大模型（MACE-OFF23、MACE-MP0、DPA等）實戰指南。

六大課程震撼來襲

課程一：機器學習分子動力學

課程二：機器學習第一性原理

課程三：深度學習材料設計實踐應用

課程四：深度學習有限元仿真

課程五：深度學習PINN

學習目標

0 1

第一天：理論與實操并行，開啟分子動力學探索之旅

第一天的課程內容豐富多樣。首先以諾貝爾獎AI元年為切入點，探討AI與科學研究的深度交叉，闡釋科學研究的四范式演進，重點解析從大數據時代到AI4Science時代的發展脈絡，包括Google DeepMind、微軟研究院、Meta FAIR等頂尖團隊的AI4Science工作。系統講解AI4Science時代的分子動力學模擬：涵蓋分子模擬基本方法與發展沿革、經驗力場與第一性原理方法的差異對比、機器學習力場方法的技術突破。同時剖析機器學習分子動力學在各領域的應用現狀與發展趨勢，解讀相關支撐項目，闡述機器學習分子動力學的特征分類、工作流程，以及數據集構建策略。實踐環節覆蓋Linux系統與超算平臺基礎操作（ls/cd/cp/mv等命令及vim編輯器使用）、虛擬環境配置（Anaconda/Mamba命令精講）、Python集成開發環境應用，以及分子模擬軟件實操：包括GPUMD入門（軟件特性、NEP力場簡介、pyNEP自動化工具應用）、LAMMPS精解（并行原理、輸入文件配置、機器學習勢函數調用），并指導量子化學軟件VASP的快速上手（泛函選擇、贗勢獲取、任務自動化）。

0 2

第二天：機器學習力場建模理論與實踐

理論模塊雙線并進：一方面快速構建機器學習知識體系—通過可視化案例解析神經網絡通用近似理論，闡釋GPU依賴原理，詳解神經元、反向傳播、損失函數、殘差連接等核心概念，對比ANN/CNN/RNN/Transformer網絡架構；另一方面聚焦科學領域專用模型—解析AI模型需遵守的物理約束與對稱性，剖析局部環境描述方法分類，深入解讀HDNNPs、ANI、DeePMD等經典模型的技術特性。實踐環節重點突破DeePMD生態：完成離線安裝與驗證測試、輸入文件參數精析、訓練/測試全流程操作。通過LAMMPS+DeePMD聯用實現高精度分子動力學模擬，掌握分子軌跡后處理技術，并系統演練DPGEN軟件的工作流配置（參數文件解析、跨分區任務提交、收斂標準判定）。

0 3

第三天：構建機器學習力場全流程

第三天進入高級課程，以二維材料為范例，建立"數據-模型-驗證"技術閉環。理論層面：解構機器學習力場科學內核，從勢能面數學本質到DFT數據生成范式，剖析NEP模型的GPU加速原理，通過DeePMD/GAP/SchNet對比研究揭示模型選擇規律。實踐環節打造端到端工程體系：基于Materials Project數據庫實現數據清洗與預訓練優化，集成M3GNet智能采樣與AIMD主動學習技術，突破傳統DFT數據局限，最終完成熱導率預測與聲子態密度等多尺度模擬，并通過獨創的"量子精度-微觀結構"驗證體系確保模型可靠性。

0 4

第四天：機器學習力場大模型的開發與應用

聚焦材料模擬終極挑戰，構建"預訓練-微調-部署"技術生態。理論解析MACE-MP-0、CHGNet等大模型的架構革新——通過圖注意力與等變網絡實現跨尺度建模，結合電池界面動力學等案例揭示非平衡態預測優勢。實踐環節打造全棧開發平臺：基于ASE框架實現勢函數迭代優化，通過LAMMPS多GPU并行完成晶圓級模擬，創新性融合預訓練遷移策略，在石墨烯外延生長等場景實現精度效率雙優。針對有機體系，運用MACE-OFF23勢函數精準預測結構演化規律。

0 5

第五天：機器學習力場大模型的開發與應用

作為機器學習力場領域的突破性技術范式，本日課程深度聚焦等變模型（Equivariant Models）這一學術前沿，系統解構其通過嚴格保持SE(3)物理對稱性實現量子精度建模的核心機理，揭示高階架構在數據效率與泛化能力上的顛覆性優勢。課程將結合NequIP等標桿模型，展示幾何深度學習如何重構勢能面逼近的數學本質。對比NEP模型與傳統力場對水分子能量、力的預測差異，確保模型達到實驗驗證標準，通過真實代碼操作與經典案例，掌握從理論到落地的全流程技能，勝任電池材料、納米器件等領域的尖端模擬需求。實操部分包括DeePMD 軟件的進階使用與補充講解，包括多 GPU 并行訓練，LAMMPS 以多 GPU 并行方式運行機器學習力場模型，使用 Python 代碼快速可視化機器學習力場模型在等變與不變設計上的區別，使用多種機器學習的降維方法結合 K-Means 聚類從分子模擬軌跡中以低冗余方式提取多幀結構文件。以及MACE的超參數介紹和使用經驗，MACE模型與DeePMD模型的對比，Libtorch與 LAMMPS軟件的編譯，機器學習力場領域的ChatGPT的使用與分析，對通用大模型進行微調與分析，以及DPA-1和DPA-2的介紹與特點。

《AI賦能MD—機器學習力場驅動的分子動力學模擬》

第一天 理論與實操并行，開啟分子動力學探索之旅（請滑動查看）

諾貝爾獎的AI元年

AI與 SCIENCE的交叉：

科學研究的四范式

從大數據時代到AI4SCIENCE時代

AI4SCIENCE時代的分子動力學模擬

分子模擬基本方法與發展歷史

經驗力場與第一性原理方法的對比與區別

機器學習力場方法的興起

基于機器學習的分子動力學方法在各個領域的應用情況與發展趨勢，以及相關支撐項目

機器學習的分子動力學的特點，分類和工作流程

數據集的常見收集方式與建議

Linux系統與超算服務器的常規操作

ls/ll/cd/cp/mv/cat/pwd/less/tail/mkdir/touch以及vim的常見操作

虛擬環境(Anaconda)的使用

conda create/activate/deactivate/install/info/env等命令

Python的介紹與基本使用

Python的基本數據類型

Pycharm的常見用法與代碼調試，以及虛擬環境的配套

分子模擬軟件介紹

GPUMD的入門與使用

軟件發展趨勢與方法特點

運行腳本與注意事項

NEP力場的簡要介紹

使用pyNEP軟件和Calorine快速、自動化生成任意有機分子的力場參數文件（同時也適用GROMACS）

LAMMPS的入門與使用

軟件發展趨勢與特點

大規模并行的原理：域分解算法介紹

輸入文件的詳細解析與注意事項

相關勢函數和晶格常數的獲取渠道

分子模擬軌跡的后處理與分析：徑向分布函數與擴散系數

機器學習勢函數在LAMMPS中的使用

量子化學計算軟件的介紹與快速上手

量子化學中常見理論方法的分類與區別，DFT相關泛函的簡要介紹

VASP軟件的介紹與快速上手：

軟件發展趨勢與特點

安裝與使用，以及贗勢文件的介紹與獲取

輸入文件的字段解釋與注意事項

使用Shell實現自動化提交任務與任務后處理

在VASP中計算單點能

MS軟件的基本介紹與LAMMPS結合使用

MSI2LMP工具及PCVV/CVFF力場的概述

使用LAMMPS執行有機體系的分子模擬

基于機器學習力場方法，結合LAMMPS執行合金體系，鋰電池體系的分子模擬

使用ASE等軟件進行模擬結果的后處理分析與Python高質量科研繪圖，包括：能量與力的預測曲線，徑向分布函數，鍵長鍵角二面角分布等。

科研繪圖軟件VMD、OVITO的基本使用及編程腳本示例。

第二天 機器學習力場建模理論與實踐（請滑動查看）

理論內容（機器學習力場的模型設計）

機器學習與深度學習的快速入門

常見概念與分類

機器學習的發展歷史以及通用近似理論：

通過交互的可視化案例，理解神經網絡的通用近似理論

解釋神經網絡對GPU的依賴

神經元，反向梯度下降，損失函數，過/欠擬合等基本概念

ANN, CNN, RNN等經典深度神經網絡的基本框架的介紹與特點

相關學習資源的推薦

Pytorch與Tensorflow的發展現狀

科學領域的機器學習模型介紹

AI模型在勢函數開發中需要遵守的幾個物理約束/物理對稱性

高效描述局部環境方法的分類與特點

基于核方法或深度神經網絡方法

基于描述符或分子圖方法

基于描述符的機器學習力場模型

MACE模型詳解與發展

機器學習力場的開篇工作

機器學習力場模型Deep Potential

DeePMD工作的詳解

DeePMD的發展和幾種描述符的介紹，特點與應用

DeePMD的壓縮原理與特點

DPGEN的工作原理

機器學習力場模型NEP

NEP系列工作的詳解

NEP的發展和幾種描述符的介紹，特點與應用

NEP相關后處理軟件

實操內容

DeePMD的離線安裝與驗證測試

DeePMD輸入文件詳解：與理論課的模型框架相對應地進行超參數設定的講解，及使用經驗

DeePMD的常見功能，包括訓練，重啟，凍結，壓縮和測試

DeePMD的常見問題與訓練過程的分析

綜合使用LAMMPS和DeePMD, 執行高精度的分子動力學模擬

分子模擬的數據后處理與分析

DPGEN軟件的安裝，介紹與工作流程

DPGEN軟件的輸入和輸出文件：param.json和machine.json文件的參數詳解

DPGEN軟件跨計算分區的提交任務示例；不同量化級別方法的示例

DPGEN軟件的常用命令與使用經驗，以及不同體系收斂的參考標準

GPUMD&NEP的離線安裝與驗證測試

GPUMD&NEP輸入文件詳解：與理論課的模型框架相對應地進行超參數設定的講解，及使用經驗

GPUMD&NEP的常見功能，包括訓練，重啟，凍結，壓縮和測試

GPUMD&NEP的常見問題與訓練過程的分析

綜合使用LAMMPS和DeePMD, 執行高精度的分子動力學模擬

分子模擬的數據后處理與分析

GPUMD&NEP后處理軟件的安裝，介紹與工作流程

GPUMD&NEP軟件的常用命令與使用經驗，以及不同體系收斂的參考標準

第三天 構建機器學習力場全流程（請滑動查看）

高級課程 —— 從頭構建機器學習力場

機器學習力場的特性，發展和分類

特性解析：高精度與泛化能力突破

發展脈絡：從淺層網絡到深度勢能模型

分類體系：基于描述符/端到端模型的二分法

機器學習力場構建的一般流程，從量子計算到分子動力學的閉環

方法的完備性，效率和系列發展

密度泛函理論的逼近程度

百萬原子體系的實時模擬

典型機器學習力場的迭代升級

適用于大規模GPU并行框架的NEP模型

主流機器學習力場模型的詳解與比較（與傳統力場的加速比分析）

驗證機器學習力場的準確性

能量/力/應力的一致性檢驗

結合動力學過程驗證勢函數對材料性質結構的預測能力

實操內容（石墨烯等二維材料為案例）

下載收集公開數據集

公開數據集的評估

公開數據集的預訓練和數據篩選

使用MACE-MP-0，CHGNET，M3GNET等通用勢函數獲取初始構型

從materials project收集初始構型

DFT單點計算

從DFT結果提取數據集（如何考慮色散力）

驗證機器學習力場的準確性

主動學習技術

AIMD+微擾等數據集擴充技術

數據集精簡技術

機器學習力場在熱導率的應用

機器學習立場驅動的晶體材料聲子性質計算

第四天 機器學習力場大模型的開發與應用（請滑動查看）

高階應用——機器學習力場大模型的開發與應用

a)現有機器學習力場大模型簡介與發展

i.大模型生態：MACE/M3GNet/CH3GNET等架構

ii.預訓練范式

iii.開源框架：GPUMD-NEP集成方案

b)機器學習力場大模型使用案例詳解

i.工業級應用：電池材料界面演化模擬

ii.相變過程的預測驗證

iii.化學反應

c)構建機器學習力場大模型各類數據集簡介

i.使用ASE在PYTHON環境下實現主動學習和代碼詳解

d)實操部分（通用勢函數的完全演示案例）

i.使用ASE在PYTHON環境下實現主動學習和代碼詳解

ii.ASE+calculator計算各類靜態性質

iii.calculator進行高通量計算

iv.MACE-MP-0模型的使用（石墨烯生長，二維材料力學模擬）

v.通用勢函數的MD模擬（包括基于ASE的MD模擬和基于LAMMPS的MD模擬）

vi.使用預訓練模型進行微調

vii.預訓練微調與從頭訓練的對比

viii.基于MACE-OFF23，NEP模型的勢函數對有機物的模擬MACE模型的超參數介紹和使用經驗

第五天 機器學習力場大模型的開發與應用（請滑動查看）

高級課程 —— 等變模型系列，領域熱點

a)等變模型的概念，特點，分類和應用

b)等變模型的分類與特點

c)高階等變模型的介紹：超高數據利用率與優秀的泛化能力

d)高階等變模型與傳統模型，經驗力場的區別

e)等變機器學習力場的經典模型

i.NequIP示例模型的詳解和代碼框架

f)實操內容

i.DeePMD軟件的進階使用與補充講解，包括多GPU并行訓練

ii.LAMMPS以多GPU并行方式運行機器學習力場模型

iii.使用Python代碼快速可視化機器學習力場模型在等變與不變設計上的區別

iv.使用機器學習數據降維及結合最遠點采樣法，從分子模擬軌跡中以低冗余方式提取多幀結構文件。

v.NequIP模型的超參數介紹和使用

vi.復現多篇文獻結果（液態水、Si等體系）

vii.基于委員會方法的主動學習方案構建鈣鈦礦 NEP 模型

viii.以 DP 勢函數的數據集為基礎展示水的 NEP 模型的構造與評估

授課講師

徐老師，現任海外Top50高校博士后研究員，多個開源代碼核心貢獻者，精通分子動力學模擬與機器學習方法開發，具有豐富機器學習勢函數研發經驗，熟練掌握各類開發工具與后處理軟件。已在Nat. Commun.、Chem. Mater.、Energy Storage Mater.等頂級期刊發表機器學習相關論文20余篇。

近年來，隨著人工智能技術的飛速發展，機器學習在科學研究中的應用逐漸成為跨學科研究的前沿熱點。2024年諾貝爾物理獎與化學獎均授予“AI for Science”相關領域的突破性成果，這一事件標志著人工智能與基礎科學的深度融合已進入新的發展階段。在材料科學領域，第一性原理計算作為研究材料電子結構和性質的核心工具，為理解微觀世界提供了堅實的理論基礎。然而，其高昂的計算成本限制了其在大規模復雜體系中的應用。機器學習的引入，為這一問題提供了新的解決方案，通過構建高效的數據驅動模型，實現了從第一性原理精度到大規模模擬的無縫銜接。

機器學習在第一性原理領域的應用不僅加速了材料設計與發現的進程，還為傳統理論計算提供了新的視角。例如，通過高通量計算與機器學習相結合，研究者能夠快速篩選出具有特定性能的材料，從而顯著提高研發效率。此外，機器學習模型還能夠挖掘隱藏在數據中的物理規律，為實驗研究提供理論支持。在這一背景下，掌握第一性原理與機器學習的交叉知識，已成為現代材料科學研究人員必備的技能。

學習目標

本課程旨在為學員提供第一性原理與機器學習交叉領域的系統性培訓，并安排了較多的上機實驗，提供大量相關代碼與示例教程，幫助學員熟悉各種深度學習第一性原理計算方法的使用，快速掌握相關理論知識與實操技能。課程將從基礎理論出發，逐步深入到高級應用，學員將具備獨立開展第一性原理與機器學習交叉研究的能力，能夠運用所學知識解決材料科學中的實際問題，并為未來的研究工作奠定堅實的基礎。

《機器學習第一性原理》

第一天（請滑動查看）

理解第一性原理計算的基本理論框架，包括薛定諤方程、Hohenberg-Kohn定理、Kohn-Sham方程等核心概念。掌握機器學習在材料科學中的應用現狀與發展趨勢，了解當前領域內的前沿成果與挑戰。

理論內容

介紹量子力學在材料科學中的應用及其重要性。

第一性原理計算的基本概念：從量子力學到材料性質的預測。

機器學習的興起及其在科學研究中的應用。

機器學習在材料設計、性質預測和高通量計算中的應用案例。

當前機器學習技術在第一性原理領域的突破與挑戰。

未來發展趨勢：從數據驅動到智能設計。

典型案例分析：如催化劑設計、二維材料的高通量篩選等。

實操內容

Python環境搭建：Anaconda的安裝與使用。

Jupyter Notebook的使用：代碼編寫、運行與調試的基本操作。

安裝常用機器學習庫：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等。

深度學習框架（PyTorch）的安裝與環境配置。

安裝第一性原理軟件

第一天下午

實操內容

Python的基本語法：縮進、注釋、變量命名規則。

數據類型詳解：整數、浮點數、字符串、布爾值。

序列類型：列表、元組、集合的操作與區別。

映射類型：字典的創建、訪問與修改。

條件語句：if-elif-else的使用場景與邏輯判斷。

循環語句：for循環與while循環的語法與應用。

循環控制：break、continue、pass語句的作用與使用場景。

自定義函數：函數的定義、參數傳遞、返回值。

模塊的導入與使用：標準庫與第三方庫的調用。

類與對象的基本概念：封裝、繼承、多態。

類的定義與實例化：屬性與方法的使用。

面向對象的設計思想：如何通過類組織代碼結構。

NumPy數組的創建與操作：數組的形狀、索引、切片。

數學運算：矩陣運算、統計函數、隨機數生成。

示例應用：數據標準化、矩陣變換等。

Pandas：數據分析利器

數據結構：Series與DataFrame的創建與操作。

數據處理：數據清洗、篩選、分組、聚合。

數據讀寫：CSV、Excel文件的讀取與保存。

示例應用：材料數據的預處理與分析。

Matplotlib：數據可視化

基本繪圖：折線圖、柱狀圖、散點圖的繪制。

第二天（請滑動查看）

熟練掌握第一性原理軟件的使用方法，包括輸入文件編寫、任務提交、結果分析等。學會使用Python及其科學計算庫（如NumPy、Pandas、Matplotlib）進行數據分析與處理。掌握機器學習庫（如Scikit-Learn、PyTorch）的基本使用方法，能夠搭建并訓練簡單的神經網絡模型。

第二天上午

理論內容

講解第一性原理計算：薛定諤方程、波函數與電子狀態、Hohenberg-Kohn定理、Kohn-Sham方程、交換-相關泛函、晶格的周期性、平面波與平面波基組、

介紹VASP軟件的基本操作和輸入文件編寫方法。

詳細指導如何編寫VASP的輸入文件，包括INCAR、KPOINTS、POSCAR等。

演示如何提交VASP計算任務：命令行提交、作業調度系統提交、OSZICAR、OUTCAR

第二天下午

實操內容

使用Python實現批量計算任務的生成與提交。

高效計算流程：并行計算、分布式計算的優化。

結構優化結果分析：能量、晶格參數、原子位置的收斂性。

電子結構、力學性質、熱學性質的計算與分析。

使用Matplotlib繪制能帶圖、態密度圖等。

實戰1：二氧化碳還原反應（CO?RR）的催化劑設計、選擇與催化劑性能相關的特征（如電子結構、表面性質等）、使用Scikit-Learn搭建線性回歸、決策樹等模型。通過交叉驗證評估模型的預測性能。用機器學習預測二氧化碳還原催化劑的少特征模型

實戰2：氧還原反應（ORR）和氧進化反應（OER）在能源存儲中的重要性。從第一性原理計算結果中提取材料的電子性質和催化活性指標。基于物理直覺和機器學習算法選擇關鍵特征。DFT和機器學習方法加速具有高ORR和OER催化活性的DMSCs的發現

第三天（請滑動查看）

學習高通量計算策略，掌握自動化腳本編寫技巧，能夠高效處理大規模計算任務。理解機器學習在材料性質預測中的應用，掌握特征工程、模型訓練與驗證的基本流程。

第三天上午

實操內容

pymatgen的功能與應用場景：從材料結構到計算文件的生成。

材料項目（Materials Project）數據庫的訪問與數據提取。

使用pymatgen獲取晶體結構：通過材料ID或化學式查詢。

批量下載結構數據：自動化腳本編寫與數據管理。

批量生成計算文件：POSCAR、INCAR等。

自動化生成VASP輸入文件。

編寫Python腳本，從Materials Project下載一組材料的結構數據。

分析下載數據的格式與內容，提取關鍵信息（如晶格參數、原子位置等）。

使用pymatgen的API查詢Materials Project數據庫。

篩選特定條件下的材料數據：如元素組成、晶體結構類型等。

第三天下午

理論內容

介紹晶體結構與電子結構特點

晶體結構的基本概念：布拉維格子、空間群、對稱性。

電子結構計算：能帶計算流程、能帶圖的解讀。

態密度分析：電子態密度的物理意義與計算方法。

電荷密度分析：電荷分布與材料性質的關系。

材料計算的特征工程

特征類型：空間特征（晶格參數、原子間距等）、拓撲特征（拓撲絕緣體的特征）、化學特征（元素組成、鍵合類型等）、物理特征（電子結構、力學性質等）。

統計特征與信息熵：如何從數據中提取統計信息。

領域特定特征的構建與優化：結合物理直覺與機器學習方法。

特征工程在材料計算中的重要性。

當前研究熱點：如何通過特征工程提高機器學習模型的性能。

實操內容

實戰3：VASP計算TiO2的電子能帶結構和密度態、電荷密度、功函數

實戰4：VASP和機器學習實現二維材料的高通量計算

第四天（請滑動查看）

掌握卷積神經網絡、循環神經網絡、圖神經網絡等深度學習模型的基本原理及其在材料科學中的應用。學會使用機器學習力場（如ML-FFs）結合分子動力學軟件（如LAMMPS）進行復雜體系的模擬與分析。

第四天上午

理論內容

神經元的基本結構與功能。

常見激活函數：ReLU、Sigmoid、Tanh等。

前向傳播與反向傳播的基本原理。

網絡結構設計：全連接層、卷積層、循環層。

CNN在圖像識別中的應用。

RNN在序列數據處理中的優勢。

GNN在材料科學中的應用：圖結構數據的處理。

實操內容

PyTorch的基本功能與模塊化設計。

構建簡單的神經網絡模型。

實戰5：基于圖神經網絡的鈉離子電池正極材料人工智能驅動設計

第四天下午

理論內容

講解分子動力學模擬的基本原理

分子動力學的基本概念：牛頓運動方程的數值求解。

溫度、壓力與化學勢的定義與計算：熱力學量的統計計算方法。

微觀狀態與系綜選擇：NVT、NPT、NVE等系綜的區別與應用場景。

時間步長與模擬精度的平衡：選擇合適的模擬參數。

實操內容

實戰6：如何通過機器學習力場提高分子動力學模擬的效率、力場的構建與訓練：從第一性原理數據中訓練機器學習力場模型、VASP-MD及機器學習力場計算：力場的構建與訓練

實戰7：AIMD在復雜體系中的應用與挑戰、從頭算分子動力學模擬AIMD后處理分析-軌跡分析：徑向分布函數、擴散系數等。

第五天（請滑動查看）

通過實戰案例，如催化劑設計、二維材料高通量計算等，鞏固所學知識，提升解決實際問題的能力。學會使用開源工具（如pymatgen、matminer）獲取材料數據，構建數據驅動的機器學習模型。

完成本課程后，學員將具備獨立開展第一性原理與機器學習交叉研究的能力，能夠運用所學知識解決材料科學中的實際問題，并為未來的研究工作奠定堅實的基礎。

第五天上午

理論內容

LAMMPS輸入文件的編寫及任務提交

指導如何編寫LAMMPS的輸入腳本，并提交計算任務。

in文件基本語法：結合實例，講解in文件常用命令

LAMMPS在材料科學中的應用現狀與挑戰。

當前研究熱點：機器學習力場與LAMMPS的結合。

實操內容

實戰8：如何通過機器學習勢實現VASP與LAMMPS的無縫對接;PyXtal_FF的安裝與配置：環境搭建與依賴安裝;從VASP數據中訓練機器學習勢，并在LAMMPS中應用;通過LAMMPS模擬驗證機器學習勢的準確性。

第五天下午

實操內容

通過案例展示LAMMPS在模擬材料力學性能方面的應用-力學性能模擬：應力-應變曲線的計算：模擬材料的拉伸、壓縮過程。彈性模量的計算：通過線性擬合應力-應變曲線得到彈性模量。斷裂強度的模擬：分析材料在高應力下的斷裂行為。

實戰9：從第一性原理計算（如VASP）中提取數據：能量、力、應力等;數據清洗、歸一化、劃分訓練集與測試集;使用機器學習框架（如Scikit-Learn、PyTorch）訓練原子勢模型;調整模型結構與超參數，提高模型的擬合能力和泛化能力;將訓練好的模型導入LAMMPS，進行分子動力學模擬;比較模擬結果與第一性原理計算結果。

實戰10：傅里葉定律與熱擴散方程。分子動力學中的熱導率計算：Green-Kubo公式與非平衡分子動力學方法;使用機器學習勢（如MLIP）進行大規模分子動力學模擬;計算材料的熱導率：通過模擬結果計算熱流密度與溫度梯度;編寫LAMMPS輸入腳本，使用機器學習勢進行熱導率計算。分析模擬結果，討論材料的熱導率與其微觀結構的關系。

案例圖片：

講師簡介

主講老師來自國內高校，擁有扎實的理論知識和豐富的研究經驗，參與多項國家自然科學基金面上項目。熟悉深度學習方法和第一性原理計算及相關軟件的使用，具有豐富的編程經驗，有深入的研究和優秀的成果。并在多個權威期刊上發表，至今他已經發表了40余篇SCI檢索論文。授課方式深入淺出，能夠將復雜的理論知識和計算方法講解得清晰易懂，受到學員們的一致認可和高度評價！

機器學習方法對材料學研究有著重要的意義。傳統的材料研究方法通常需要耗費大量的時間和人力資源，而且只能研究少量的材料。相比之下，機器學習方法可以快速地分析大量的數據，提取數據中的模式和規律，為材料設計和發現提供指導和支持。機器學習方法可以用于材料結構和性能的預測。通過對已知材料的結構和性能進行大規模的數據分析，可以訓練出機器學習模型，用于預測未知材料的結構和性能。這種方法可以大大加速材料研究過程，節省研究成本。此外，機器學習方法還可以用于材料發現和優化。通過對已有材料數據的分析，可以發現一些新的材料候選者，并對其進行進一步的實驗驗證。機器學習還可以指導材料設計，通過預測不同元素或化合物之間的相互作用，幫助設計出具有特定性質的新材料。機器學習方法在材料學研究中具有廣泛的應用前景，幫助材料科學家們加快新材料的發現和優化，推動材料科學的發展。

隨著計算機的發展，許多諸如第一性原理計算、相場模擬、有限元分析等手段隨之出現，用以進行材料的結構以及性能方面的計算，但是往往計算量大，費用大。這些都是限制材料發展與變革的重大因素。近年來，這種利用機器學習預測新材料的方法越來越受到研究者的青睞。2018年，在nature正刊上發表了一篇題為“機器學習在分子以及材料科學中的應用”的綜述性文章。文章詳細介紹了機器學習在指導化學合成、輔助多維材料表征、獲取新材料設計方法等方面的重要作用，并表示新一代的計算機科學，會對材料科學產生變革性的作用。利用機器學習算法訓練數據集來構建模型，以預測材料的結構、吸附特性、電學特性、催化性能、力學特性和熱力學特性等材料性能，大大推動了機器學習在材料科學領域的發展，并且已經取得重要突破。

深度學習材料設計實踐應用

第一天（請滑動查看）

第一天上午

理論內容（約 1.5 小時）

機器學習概述：講解機器學習的基本概念，包括監督學習、無監督學習和強化學習，以及機器學習在材料科學中的重要性和發展歷程。

材料與化學中的常見機器學習方法：介紹線性回歸、邏輯回歸、K 近鄰方法、神經網絡、決策樹、集成學習方法、樸素貝葉斯和支持向量機等算法在材料與化學領域的應用場景和優缺點。

材料數據庫：介紹 Material Project、OQMD、AFLOW 等數據庫的特點和使用方法。

材料特征工程：講解如何從材料數據中提取有用的特征，為后續的機器學習和深度學習模型構建提供高質量的輸入。

實操內容（約 1.5 小時）

Python 基礎 ：包括開發環境搭建、變量和數據類型、列表、if 語句、字典、For 和 while 循環等基礎知識的學習和練習。

Pytorch 深度學習框架演練 ：安裝和配置 Pytorch，通過簡單的示例代碼，學習基礎的神經網絡模型構建和訓練方法。

第一天下午

實操內容（約 3.5 小時）

Pymatgen 介紹及結構文件生成 ：學習 Pymatgen 庫的基本功能，包括材料結構的表示、生成和操作，掌握如何使用 Pymatgen 構建和處理材料結構文件。

Pymatgen 構建機器學習特征 ：利用 Pymatgen 提取材料結構的特征信息，為機器學習模型的訓練提供數據支持。

ASE（Atomic Simulation Environment）的使用 ：介紹 ASE 的基本功能和操作方法，學習如何使用 ASE 進行原子模擬和材料結構分析。

爬蟲獲取二維數據集：通過編寫爬蟲程序，從相關數據庫或網站獲取二維材料數據集，并進行數據的預處理和整理，為后續的分析和建模提供數據資源。

第二天（請滑動查看）

第二天上午

理論內容（約 1 小時）

機器學習入門：線性回歸：詳細介紹線性回歸的原理、數學模型和求解方法，以及 L1 和 L2 正則項的作用和使用場景。邏輯回歸 ：講解邏輯回歸的原理、概率模型和訓練方法，以及如何將其應用于分類問題。K 近鄰方法（KNN） ：介紹 KNN 分類原理及其在材料科學中的應用，包括距離度量、K 值選擇和模型優化等方面的內容。

深度學習入門：基礎概念，包括神經網絡、激活函數、損失函數等。神經網絡方法的原理：深入講解神經網絡的基本結構、工作原理和訓練過程，包括前向傳播、反向傳播算法以及常見的神經網絡優化技術。

實操內容（約 1.5 小時）

線性回歸方法的實現與初步應用：使用 Python 和相關機器學習庫（如 scikit-learn）實現線性回歸模型，并應用 L1 和 L2 正則項進行模型優化，通過實際案例數據進行訓練和預測，掌握線性回歸模型的構建和應用流程。

邏輯回歸的實現與初步應用：基于實際的材料分類問題，實現邏輯回歸模型，并進行模型訓練和評估，學習如何調整模型參數以提高分類性能。

KNN 方法的實現與初步應用 ：利用 KNN 算法對材料數據進行分類，通過實驗數據驗證模型的有效性，并探索不同 K 值和距離度量方法對分類結果的影響。

神經網絡實現：使用深度學習框架（如 Pytorch）構建簡單的神經網絡模型，進行材料性能預測等任務，學習如何設計網絡結構、選擇激活函數和優化算法，以及如何訓練和評估神經網絡模型的性能。

第二天下午

項目實操（約 2.5 - 3 小時）

利用機器學習設計高體積模量高熵合金：通過收集高熵合金的相關數據，進行數據預處理和特征提取，選擇合適的機器學習算法（如神經網絡、決策樹等）構建模型，預測高熵合金的體積模量，并根據預測結果指導高熵合金的設計和優化。

訓練機器學習模型預測多孔材料的催化性能：獲取多孔材料的結構和催化性能數據，進行數據清洗和特征工程，運用機器學習方法（如線性回歸、支持向量機等）訓練模型，預測多孔材料的催化活性和選擇性等性能指標，分析模型結果與材料結構之間的關系，為多孔材料的性能優化提供理論支持。

穿插講解內容（約 1 小時）

A1 機器學習材料與化學應用的典型步驟 ：

數據采集和清洗：介紹如何從實驗、數據庫或文獻中獲取材料數據，并進行數據清洗、缺失值處理和異常值檢測等操作，確保數據的質量和可用性。

特征選擇和模型選擇：講解特征選擇的方法和重要性，以及如何根據問題類型和數據特點選擇合適的機器學習模型，包括模型的評估指標和比較方法。

模型訓練和測試：詳細闡述模型訓練的過程，包括數據劃分、參數優化和交叉驗證等技術，以及如何使用測試集對模型進行評估和驗證，確保模型的泛化能力和預測性能。

模型性能評估和優化：介紹常見的模型性能評估指標（如準確率、召回率、F1 值、均方誤差等）及其計算方法，探討模型優化的策略和方法，如超參數調優、模型集成等，以提高模型的準確性和穩定性。

第三天（請滑動查看）

第三天上午

理論內容（約 1 小時）

決策樹：講解決策樹的原理、分裂準則（如信息增益、基尼系數等）和構建過程，以及決策樹在材料分類和回歸問題中的應用。

集成學習方法：介紹集成學習的基本原理和方法，包括隨機森林、Bosting 方法（如 AdaBoost、Gradient Boosting 等）等，分析集成學習的優勢和應用場景，以及如何通過組合多個基學習器來提高模型的性能和泛化能力。

樸素貝葉斯概率：講解樸素貝葉斯的原理解析和模型應用，包括貝葉斯定理、條件獨立假設以及樸素貝葉斯分類器的訓練和預測過程，探討其在材料文本分類、材料性能預測等領域的應用案例。

支持向量機：詳細介紹支持向量機的分類原理、核函數的選擇和作用，以及支持向量機在材料數據分類和回歸問題中的應用，包括軟間隔和硬間隔的概念及其在處理線性和非線性數據時的策略。

實操內容（約 1.5 小時）

決策樹的實現和應用：使用 Python 的機器學習庫（如 scikit-learn）實現決策樹模型，通過實際的材料數據集進行訓練和測試，掌握決策樹的參數調整和剪枝操作，以提高模型的準確性和可解釋性。

隨機森林的實現和應用：基于隨機森林算法構建集成學習模型，對材料數據進行分類和回歸分析，比較隨機森林與單個決策樹模型的性能差異，理解隨機森林在處理高維數據和防止過擬合方面的優勢。

樸素貝葉斯的實現和應用：實現樸素貝葉斯分類器，并將其應用于材料相關的文本分類任務或材料性能的預測問題，學習如何處理離散型和連續型特征數據，以及如何評估樸素貝葉斯模型的分類效果。

支持向量機的實現和應用：使用支持向量機模型對材料數據進行分類和回歸建模，學習如何選擇合適的核函數（如線性核、多項式核、徑向基核等）和調整模型參數（如懲罰參數 C、核函數參數 gamma 等），通過實際案例分析支持向量機在材料科學問題中的應用效果和局限性。

第三天下午

項目實操（約 2.5 - 3 小時）

使用實驗數據訓練機器學習模型預測金屬有機框架材料中的氣體吸附：收集金屬有機框架材料的實驗數據，包括材料結構特征、孔隙率、比表面積等信息以及氣體吸附性能數據，進行數據預處理和特征工程，選擇合適的機器學習模型（如隨機森林、支持向量機等）進行訓練和優化，預測金屬有機框架材料對不同氣體的吸附量和選擇性，分析模型結果與材料結構之間的關系，為金屬有機框架材料的設計和篩選提供指導。

通過機器學習方法篩選新型四元半導體化合物：獲取四元半導體化合物的相關數據，如元素組成、晶體結構、電子性質等，利用機器學習算法（如決策樹、樸素貝葉斯等）建立模型，對化合物的性能進行預測和評估，篩選出具有潛在應用價值的新型四元半導體化合物，為新材料的研發提供理論支持和方向。

穿插講解內容（約 1 小時）

A1 模型性能的評估方法 ：

交叉驗證：詳細介紹交叉驗證的原理和方法，如 k 折交叉驗證、留一法交叉驗證等，講解如何通過交叉驗證評估估計器的性能，避免過擬合和欠擬合問題，提高模型的可靠性和穩定性。

分類性能評估：針對分類問題，深入講解常見的分類性能評估指標，如準確率、召回率、F1 值、ROC 曲線、AUC 值等的計算方法和意義，通過實際案例演示如何綜合運用這些指標對分類模型的性能進行全面評估和比較。

回歸性能評估：對于回歸問題，介紹常用的回歸性能評估指標，如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、決定系數（R2）等，分析這些指標在衡量回歸模型預測準確性方面的特點和適用場景，指導學生如何根據實際問題選擇合適的回歸性能評估指標，并對回歸模型進行優化和改進。

第四天（請滑動查看）

第四天上午

理論內容（約 1 小時）

無監督學習：介紹無監督學習的概念和常見算法，包括聚類（如 K-Means、層次聚類、DBSCAN 等）和降維（如主成分分析 PCA、t-SNE 等）的方法和原理，以及其在材料科學數據挖掘和特征提取中的應用。

材料與化學數據的特征工程：重點講解分子結構表示和獨熱編碼的方法和技巧，以及如何對材料數據進行特征提取和轉換，以提高數據的質量和模型的性能。

數據庫：進一步介紹 Pymatgen 在材料數據處理和分析中的高級應用，以及如何利用 Pymatgen 與材料數據庫進行交互和數據獲取。

實操內容（約 1.5 小時）

分子結構的表示與特征提取：學習如何使用不同的方法（如 SMILES 表示法、分子指紋等）對分子結構進行表示，并通過特征提取技術將分子結構信息轉化為可用于機器學習和深度學習模型的數值特征向量，掌握相關的 Python 庫（如 RDKit）的使用方法和操作技巧。

聚類、降維等無監督學習方法應用于分子特征處理：運用聚類和降維算法對分子特征數據進行分析和處理，通過實際案例學習如何選擇合適的聚類方法和降維技術，對分子數據進行分組和可視化，挖掘分子數據中的潛在模式和結構信息，為后續的材料設計和性能預測提供依據。

第四天下午

項目實操（約 2.5 - 3 小時）

在機器學習技術的指導下加速鈣鈦礦材料的發現：收集鈣鈦礦材料的相關數據，包括材料組成、結構參數、光電性能等信息，利用機器學習模型（如神經網絡、隨機森林等）對鈣鈦礦材料的性能進行預測和優化，通過高通量篩選和數據驅動的方法，加速鈣鈦礦材料的發現和設計過程，提高材料研發的效率和成功率。

機器學習對 CO?封存的解釋和預測：獲取 CO?封存相關的材料數據（如吸附劑材料的結構和性能、地質封存材料的特性等），應用機器學習方法（如線性回歸、支持向量機等）建立模型，對 CO?封存的效率、容量和穩定性等進行預測和分析，深入理解機器學習模型對 CO?封存過程的解釋機制，為 CO?封存技術的發展和應用提供理論支持和決策依據。

第五天（請滑動查看）

第五天上午：

理論內容（約 1.5 小時）

材料生成中的機器學習原理

生成模型概述：介紹生成模型的基本概念，如概率生成模型和條件生成模型，解釋它們如何用于材料結構和性能的生成。生成對抗網絡（GAN） ：講解 GAN 的原理，包括生成器和判別器的對抗訓練過程，以及如何通過 GAN 生成新材料結構。

變分自編碼器（VAE） ：介紹 VAE 的原理，包括編碼器和解碼器的結構，以及如何通過 VAE 進行材料結構的生成和采樣。

材料生成的應用案例：新材料設計：展示如何使用 GAN 和 VAE 等生成模型設計新型材料，如二維材料、晶體結構等。材料性能優化 ：講解如何通過生成模型優化材料性能，如提高材料的導電性、強度等。

實操內容（約 1.5 小時）

材料生成模型的實現

構建生成對抗網絡（GAN） ：通過代碼示例，指導學生構建一個簡單的 GAN 模型，用于生成材料結構。練和評估生成模型 ：指導學生訓練 GAN 模型，并使用評估指標（如 inception score、 Fréchet inception distance）評估模型的性能。

材料生成的應用實踐

生成新型二維材料結構：使用訓練好的 GAN 模型生成新型二維材料結構，并可視化生成結果。優化材料性能 ：通過調整生成模型的參數和訓練數據，優化生成材料的性能。

第五天下午：

理論內容（約 1.5 小時）

材料力學性能預測原理

力學性能與材料結構的關系：講解材料力學性能（如彈性模量、屈服強度等）與材料微觀結構之間的關系。

機器學習在力學性能預測中的應用：介紹機器學習方法（如線性回歸、支持向量機、神經網絡等）如何用于材料力學性能的預測。

力學性能預測模型的評估

評估指標：介紹常用的評估指標，如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、決定系數（R2）等。模型選擇和優化 ：講解如何選擇合適的機器學習模型，并通過超參數調優等方法優化模型性能。

實操內容（約 1.5 小時）

力學性能預測模型的實現

數據預處理和特征提取：指導學生對材料力學性能數據進行預處理和特征提取。

構建預測模型：使用 Python 機器學習庫（如 scikit-learn）構建線性回歸、支持向量機、神經網絡等模型，用于預測材料的力學性能。模型訓練和評估 ：指導學生訓練預測模型，并使用評估指標評估模型的性能。

力學性能預測的應用實踐

預測材料的彈性模量：使用訓練好的模型預測材料的彈性模量，并分析預測結果與實驗數據之間的差異。優化材料性能：通過調整模型參數和特征工程，優化預測模型的性能，提高預測精度。

講師簡介

主講老師來自國內高校孫老師授課，老師擅長利用量子化學方法和機器學習方法預測設計并研究新型能源材料、鋰離子電池的電極材料，燃料電池催化劑以及燃料電池體系的整體設計，已在Energy & Materials,Journal of Physical Chemistry Letters, Journal Physical Chemistry C，等權威期刊上發表SCI檢索論文近40余篇。老師在我們單位長期授課，參會學員累計四千余人，講課內容和授課方式以及敬業精神受到參會學員的一致認可和高度評價！人工智能材料化學與深度學習材料更是我們單位的金牌講師，好評如潮

在人工智能蓬勃發展的時代背景下，深度學習技術與傳統工程仿真的融合正在重塑計算力學的研究范式。深度學習在有限元分析中的應用不僅能顯著提高計算效率，還能實現傳統方法難以達到的精度和泛化能力。本次培訓由來自國內985高校的專家主講，主講教師在纖維增強復合材料、金屬-復合材料混合材料界面性能、多尺度多置信度預測模型和結構可靠性分析等領域有深厚的研究積累，同時具備豐富的ABAQUS靜力分析、動態分析、裂紋擴展分析和多尺度界面分析以及Fortran二次開發經驗。

有限元仿真是一種數值計算技術，用于解決復雜工程和物理問題。它將一個復雜的物理問題劃分為許多小的、簡單的部分（稱為有限元），然后在這些小部分上進行計算，以預測整體行為。常用于結構分析、熱傳導、流體動力學等領域。深度學習是一種基于神經網絡的機器學習技術，通過對大量數據進行訓練來學習模式和規律。深度學習在有限元仿真中的應用主要體現在以下幾個方面：計算需求和效率：

計算資源：傳統的有限元分析（FEA）通常需要大量的計算資源，尤其是在處理高復雜度或大規模問題時。深度學習技術，尤其是深度神經網絡（DNN），可以通過學習和預測模型結果，顯著減少計算時間和資源消耗。

加速仿真：深度學習模型可以用來訓練代理模型，快速預測仿真結果，從而減少對詳細有限元仿真的需求。例如，使用神經網絡進行快速預測，以替代計算密集型的有限元計算。

數據驅動的建模：

數據生成：在有限元仿真中，尤其是在復雜非線性或多物理場問題中，通常需要大量的數據進行訓練和驗證。深度學習方法可以從大量的仿真數據中學習和提取模式，幫助改進模型的精度和可靠性。

特征提取：深度學習模型能夠從數據中自動提取特征，這對于復雜問題尤其重要。例如，卷積神經網絡（CNN）可以在處理圖像數據時提取復雜的特征，進而用于預測結構的行為。

模型簡化和降階：

降階建模：在有限元分析中，降階模型（Reduced Order Models）可以降低計算復雜性。深度學習可以用于創建降階模型，這些模型能夠在保持準確性的同時，顯著降低計算開銷。

非線性問題：有限元分析在處理強非線性問題時可能面臨挑戰，深度學習模型能夠捕捉復雜的非線性關系，例如在材料塑性或結構大變形問題中的應用。

多物理場耦合：在多物理場問題中，如熱-結構耦合，深度學習可以通過聯合學習不同物理場之間的關系，提升仿真模型的準確性和效率。

本次培訓課程內容豐富，深入淺出，理論與實踐并重。通過五天的專題培訓，學員將系統掌握深度學習在有限元分析中的前沿應用，并能夠獨立開展相關研究工作。每個專題都配備詳實的代碼示例與實操講解，確保學員能夠快速上手相關技術。

深度學習有限元仿真

第一天 深度學習算法理論與實踐（請滑動查看）

1-Python安裝與環境配置方法

本篇為《數據技術Python基礎入門》課程教學課件，主要介紹Python的安裝與環境配置方法。Python作為一門通用型的編程語言，可以通過很多方法完成安裝，同時，也可根據實際需求搭建不同類型的開發環境。由于本次課程是圍繞Python數據技術展開的Python基礎內容講解，而在實際的數據分析、機器學習建模、甚至是算法工程的工作當中，Jupyter開發環境都是最通用的開發環境，同時，由于Jupyter本身也是Notebook形式的編程環境，非常適合初學者上手使用。因此，本次課程將主要采用JupyterNotebook/Jupyter Lab來進行教學。

2-張量（Tensor）的創建和常用方法

張量是深度學習中最基礎和核心的數據結構，它是對標量（0階張量）、向量（1階張量）和矩陣（2階張量）的高維推廣，能夠有效地表示和處理多維數據。在深度學習中，張量不僅用于存儲和批量處理輸入數據（如圖像、視頻、語音等多維信號），還用于表示神經網絡的權重、激活值和梯度等參數，并支持在GPU等硬件上進行高效的并行計算。通過張量運算（如張量加法、乘法、轉置、卷積等），深度學習框架能夠自動進行梯度計算和反向傳播，從而實現神經網絡的訓練和優化。此外，張量的數學性質和運算規則為設計新型神經網絡架構和實現復雜的數據轉換提供了理論基礎，使得深度學習能夠處理越來越復雜的實際問題。

3-Python實現基本優化思想與最小二乘法

所謂優化思想，指的是利用數學工具求解復雜問題的基本思想，同時也是近現代機器學習算法在實際建模過程中經常使用基礎理論在實際建模過程中，我們往往會先給出待解決問題的數值評估指標，并在此基礎之上構建方程、采用數學工具、不斷優化評估指標結果，以期達到可以達到的最優結果。本節，我們將先從簡單線性回歸入手，探討如何將機器學習建模問題轉化為最優化問題，然后考慮使用數學方法對其進行求解。

4-基于Pytorch的深度學習入門

一個好的深度學習模型，應該是預測結果優秀、計算速度超快、并且能夠服務于業務（即實際生產環境）的。巧合的是，PyTorch框架正是基于這樣目標建立的。一個神經網絡算法的結果如何才能優秀呢？如果在機器學習中，我們是通過模型選擇、調整參數、特征工程等事項來提升算法的效果，那在神經網絡中，我們能夠做的其實只有兩件事：1）加大數據規模2）調整神經網絡的架構，也就是調整網絡上的神經元個數、網絡的層數、信息在網絡之間傳遞的方式。對于第一點，PyTorch的優勢是毫無疑問的。PyTorch由Facebook AI研究實驗室研發。在2019年，FB每天都需要支持400萬億次深度學習算法預測，并且這個數據還在持續上漲，因此PyTorch天生被設計成非常適合進行巨量數據運算，并且可以支持分布式計算、還可以無縫銜接到NVIDIA的GPU上來運行。除此之外，PyTorch的運行方式有意被設計成更快速、更穩定的方式，這使得它運行效率非常高、速度很快，這一點你在使用PyTorch進行編程的時候就能夠感受到。為高速運行巨量數據下的神經網絡而生，PyTorch即保證了神經網絡結果優秀，又權衡了計算速度。

5-單層神經網絡

神經網絡的原理很多時候都比經典機器學習算法簡單。了解神經網絡，可以從線性回歸算法開始。我們通過PyTorch基本數據結構Tensor和基本庫Autograd，在給autograd舉例，對線性回歸進行簡單的說明和講解。

6-深層神經網絡

多層神經網絡與單層神經網絡在許多關鍵點上其實有所區別，這種區別使用代數表示形式會更容易顯示。比如，單層神經網絡（線性回歸、邏輯回歸）中直線的表現形式都是，且是結構為列向量，但在多層神經網絡中，隨著“層”和神經元個數的增加，只有輸入層與第一個隱藏層之間是特征與的關系，隱藏層與隱藏層、隱藏層與輸出層之間都是與的關系。并且，即便是在輸入層與第一個隱藏層之間，單個特征所對應的不再是列向量，而是結構為(上層特征神經元個數，下層特征神經元個數)的矩陣。并且，每兩層神經元之間，都會存在一個權重矩陣，權重將無法直接追蹤到特征x上，這也是多層神經網絡無法被解釋的一個關鍵原因。

7-神經網絡的損失函數

損失函數（Loss Function）是衡量神經網絡模型預測輸出與實際目標值之間差異的度量標準，它在訓練過程中扮演著"指南針"的角色。通過最小化損失函數，神經網絡能夠不斷調整其內部參數（權重和偏置），從而提高預測準確性。常見的損失函數包括均方誤差（MSE，用于回歸問題）、交叉熵損失（Cross-Entropy Loss，用于分類問題）、平均絕對誤差（MAE）等。在訓練過程中，神經網絡通過反向傳播算法計算損失函數對各個參數的梯度，并利用梯度下降等優化算法來更新參數，最終使損失函數達到最小值，從而得到一個性能良好的模型。選擇合適的損失函數對模型的訓練效果至關重要，需要根據具體的任務類型和數據特征來確定。

8-基于Pythorch的神經網絡構建

我們將以分類深層神經網絡為例，為大家展示神經網絡的學習和訓練過程。在介紹PyTorch的基本工具AutoGrad庫時，我們系統地介紹過數學中的優化問題和優化思想，我們介紹了最小二乘法以及梯度下降法這兩個入門級優化算法的具體操作，并使用AutoGrad庫實現了他們。在本節課中，我們將從梯度下降法向外拓展，介紹更常用的優化算法，實現神經網絡的學習和迭代。在本節課結束的時候，你將能夠完整地實現一個神經網絡訓練的全流程。

通過本天培訓可以掌握：

第一天的課程旨在為學員打造扎實的深度學習理論基礎。從機器學習基礎概念出發，逐步深入到各類深度學習模型的原理與應用。這個專題的深度學習算法理論與實踐課程為入門級課程，從Python基礎環境配置開始，循序漸進地介紹深度學習的核心概念和實踐應用。課程首先講解Python和Jupyter環境的搭建，然后深入探討深度學習的基礎數據結構張量（Tensor）及其運算，繼而通過最小二乘法介紹機器學習中的優化思想，并基于PyTorch框架系統講解深度學習的基本原理。課程重點包括單層神經網絡（從線性回歸入手）、深層神經網絡（著重講解網絡結構和權重矩陣）、損失函數（包括MSE、交叉熵等）的原理和選擇，最后通過實際案例教授如何使用PyTorch構建和訓練神經網絡，讓學員能夠掌握從理論到實踐的完整深度學習開發流程。整個課程注重理論與實踐的結合，通過代碼實戰幫助學員建立深度學習的基礎知識體系。

第二天 基于多尺度仿真與人工神經網絡的復合材料本構重構技術（文獻理論+代碼實操講解）（請滑動查看）

1. 多尺度技術背景及概念

1.1 多尺度技術發展

從20世紀末開始的計算機模擬技術快速發展，到當今跨尺度協同仿真方法的突破。介紹多尺度技術在材料科學、工程力學等領域的發展歷程，重點闡述計算能力提升帶來的模擬技術革新，以及不同尺度模擬方法的融合過程。包括早期的單尺度模擬局限性，到現代多尺度協同仿真的重大突破，展示這一技術在材料設計和性能預測中的重要作用。

1.2 多尺度技術種類

詳細介紹三類主要的多尺度模擬方法：串行多尺度法、并行多尺度法和并串行混合多尺度法。解析每種方法的特點、適用范圍和局限性。串行方法側重于不同尺度間的信息傳遞，并行方法強調不同尺度的同步計算，而混合方法則綜合了兩者優勢。通過實際案例說明各類方法在不同應用場景中的選擇依據。

1.3 多尺度技術實施方法

深入探討多尺度仿真的具體實施策略，包括尺度銜接技術、信息傳遞機制和邊界條件處理方法。重點講解均勻化理論在多尺度分析中的應用，以及如何處理不同尺度之間的計算精度平衡問題。通過具體的工程實例，展示多尺度技術在復雜材料系統分析中的實施流程。

2. ABAQUS與Python二次開發

2.1 ABAQUS腳本概述

介紹ABAQUS二次開發的基礎框架，包括Python腳本接口、CAE環境開發和用戶子程序開發三大模塊。詳細說明ABAQUS的對象模型結構，以及如何通過Python腳本實現模型的參數化建模、提交計算和后處理分析。重點闡述腳本開發相比GUI操作的優勢。

2.2 Python語言介紹

系統講解用于ABAQUS開發的Python核心語法，包括數據類型、控制流程、函數定義、類和對象等。特別強調在ABAQUS環境下常用的Python模塊，如numpy用于數值計算，os和sys用于系統操作，以及ABAQUS特有的Python模塊如abaqus、abaqusConstants等。

2.3 ABAQUS腳本編寫

通過實例展示ABAQUS腳本的編寫方法，包括幾何建模、網格劃分、材料定義、邊界條件設置、求解控制等關鍵步驟。介紹腳本調試技巧，錯誤處理方法，以及如何優化腳本執行效率。重點講解參數化建模的實現方法。

2.4 含骨料/纖維RVE模型二次開發

詳細介紹代表性體積元素(RVE)的概念和建模方法，重點講解如何通過Python腳本實現復雜RVE模型的自動化生成。包括隨機分布算法、界面建模技術、周期性邊界條件的實現等關鍵技術。展示完整的RVE建模到計算的自動化流程。

2.5 插件開發

系統講解ABAQUS插件開發的完整流程，包括GUI設計、功能實現、調試部署等環節。介紹插件開發的框架結構，重點說明如何將已有的Python腳本封裝為用戶友好的圖形界面工具。講解插件的注冊、安裝和分發方法。

3. 人工神經網絡驅動的多尺度FE2方法

3.1 協同多尺度FE2方法技術詳解

深入解析FE2方法的理論基礎，包括宏觀-微觀尺度的耦合機制、計算同步策略和信息傳遞方法。重點講解尺度轉換的數學原理，以及如何在有限元框架下實現多尺度協同計算。通過典型算例展示FE2方法的實現過程。

3.2 基于UMAT的ABAQUS協同多尺度方法概述

詳細介紹UMAT用戶子程序在多尺度分析中的應用，包括UMAT的基本結構、調用機制和數據交換接口。重點說明如何通過UMAT實現微觀RVE計算結果向宏觀尺度的傳遞，以及如何處理非線性問題。

3.3 基于UMAT的ABAQUS協同多尺度仿真實施

通過完整的案例展示多尺度仿真的實施過程，包括模型建立、UMAT編程、計算控制和結果分析等環節。重點講解多尺度計算中的收斂性控制、效率優化和結果驗證方法。提供詳細的實施步驟和注意事項。

3.4 ANN網絡架構介紹

系統介紹應用于多尺度分析的神經網絡結構設計，包括輸入層設計、隱藏層配置和輸出層定義。重點講解如何選擇適當的網絡結構和激活函數，以及如何通過網絡設計提高計算效率和預測精度。

3.5 基于ANN的高保真FE2驅動的先進FE2方法的具體框架

詳細闡述神經網絡與FE2方法的融合框架，包括訓練數據的生成、網絡訓練策略、預測結果的應用等環節。重點介紹如何通過神經網絡代替傳統的微觀計算，顯著提高計算效率。展示該方法在實際工程問題中的應用效果。

專題2.2：基于深度學習的金屬材料力學性能預測與結構-性能關系建模（文獻理論+代碼實操講解）

在工程材料科學與先進制造技術深度融合的背景下，深度學習技術在材料力學性能預測領域顯示出巨大潛力。本專題將系統介紹如何利用深度神經網絡技術構建高效準確的微觀結構-力學性能預測系統，通過理論與實踐相結合的方式，幫助學員掌握從數據處理到模型部署的完整技術鏈條。本專題內容體系完整，由淺入深，兼顧理論基礎與工程實踐。通過專題培訓，學員將系統掌握深度神經網絡在材料力學性能預測中的前沿應用方法，并能夠獨立構建基于深度學習的材料性能預測系統。每個模塊都配備詳實的代碼示例與實操講解，確保學員能夠將理論知識轉化為實際應用能力。

1. 深度學習與材料科學的交叉應用

1.1 材料科學中的數據驅動方法概述

詳細介紹材料科學領域數據驅動方法的發展歷程，從傳統的經驗模型到現代機器學習和深度學習技術的應用。重點闡述計算能力提升和大數據技術發展對材料性能預測方法的革新，以及不同機器學習方法在材料科學中的應用優勢。包括數據驅動方法在材料設計、性能預測和工藝優化中的作用，展示這一技術在現代制造工程中不斷擴大的應用場景。

1.2 結構-性能關系的深度學習建模

系統講解利用深度學習技術建立材料微觀結構與宏觀性能之間關系的基本原理。包括模型設計思路、特征提取方法和網絡架構選擇等核心問題。重點分析傳統有限元模擬與深度學習方法的優勢互補性，以及如何設計高效的深度學習模型來替代或輔助計算密集型的有限元分析。通過實際案例說明深度學習在材料結構-性能預測中的獨特價值。

2. 卷積神經網絡與材料性能預測

2.1 CNN基本原理與材料科學應用

系統介紹卷積神經網絡的核心概念和基礎理論，包括卷積運算、池化操作、激活函數等基本組件。深入解析CNN相比傳統神經網絡在圖像處理領域的優勢，尤其是局部感受野、權重共享和多層次特征提取能力。通過直觀的圖示和數學原理，幫助學員全面理解CNN在材料科學中的應用機制。

2.2 微觀結構圖像的CNN特征提取

詳細講解如何設計適合材料微觀結構特性的CNN模型，以及如何通過合適的網絡結構和訓練策略提高特征提取效率。重點分析不同類型的卷積層、激活函數和池化方法對材料特征提取的影響。通過完整的代碼實例，展示從數據加載到模型訓練的全流程實現。

2.3 基于CNN的多相材料力學性能預測

系統介紹基于CNN的力學性能預測方法，包括單一性能預測和多性能聯合預測模型。重點講解如何處理多相材料中的復雜相互作用，以及如何通過網絡設計捕捉相組成、相形態和相界面對力學性能的影響。通過實際案例，展示CNN模型在不同材料系統中的預測性能和應用局限性。

3. 深度神經網絡模型優化與實現

3.1 模型架構設計與優化

系統講解針對材料科學問題的深度學習模型架構設計，包括網絡深度、寬度選擇和特殊層結構的設計原則。重點分析不同架構對預測精度和計算效率的影響，以及如何針對特定材料系統優化網絡結構。通過對比實驗展示模型架構優化的效果和方法論。

3.2 多管道Siamese網絡結構設計

詳細介紹Siamese網絡結構在材料科學中的應用，特別是處理多源輸入數據（如相分布和晶體取向）的方法。重點講解如何設計多管道并行處理結構，以及不同特征提取路徑的融合策略。通過實際案例展示Siamese結構相比傳統序列網絡的優勢和實現技巧。

3.3 損失函數設計與訓練策略

深入探討適合材料性能預測的損失函數設計，包括均方誤差、平均絕對百分比誤差等損失函數的特點及適用場景。重點分析訓練過程控制、學習率調整、批量大小選擇等關鍵參數的優化方法。通過代碼實例演示完整的訓練過程和模型評估方法。

4. 具體實施與代碼實例（案例演示）

4.1 基于TensorFlow的多相金屬材料強度預測實現

通過完整的TensorFlow代碼示例，系統展示多相金屬材料強度預測的全流程實現。包括數據加載、模型構建、訓練過程控制和結果分析等環節。重點講解核心代碼片段的功能...