Nat. | 逆向设计助力材料新发展，结合超多研究来打破材料传统领域

introduction

深度学习在超材料领域的应用正逐渐引起关注，它为超材料设计、优化和性能预测提供了新的工具和方法。

超材料的复杂性：

      设计挑战：超材料的功能特性源于其微观结构的精确设计，这些结构通常具有复杂的几何形状和多层次的特性。传统的设计和优化方法可能难以处理这些复杂性。

性能预测：超材料的性能涉及对其响应的准确预测，包括对电磁波、声波和热波的传播、散射和吸收等行为。传统的理论和数值模拟方法计算成本高且复杂。

深度学习的优势：

      数据驱动建模：深度学习可以从大量的实验数据或模拟数据中学习超材料的行为模式，无需过多依赖传统的物理建模。通过训练神经网络，能够预测超材料在不同条件下的性能。自动特征学习：深度学习模型能够自动从数据中提取重要特征，减少人工设计和优化过程中的复杂性，提高设计效率。

深度学习在超材料中的应用：

      设计优化：使用深度学习模型优化超材料的几何结构和参数，以实现特定的功能，如提高光学、声学或电磁性能。例如，生成对抗网络（GANs）和优化算法可以用来生成和改进超材料设计。

      性能预测：通过深度学习模型预测超材料在不同频率、波长和环境条件下的响应，帮助设计者评估其性能并进行调整。

      逆设计问题：在超材料设计中，逆问题通常涉及根据所需的功能特性反推材料结构。深度学习可以解决这些逆问题，生成满足特定性能要求的超材料结构。

      实验数据分析：利用深度学习对实验数据进行分析，识别超材料的行为特征，改进材料性能测试和分析的方法等。

      总的来说，深度学习在超材料领域提供了新的方法和工具，可以显著提升在声学超材料（噪声控制、声学隐身）、光学超材料（隐身技术、超透镜）、电磁超材料（无线通信、智能反射材料）、结构超材料（防震和减振、自修复材料）、能源领域（光伏材料、热管理）等领域的超材料设计、优化和性能预测的效率。

      随着技术的发展和数据积累，深度学习的应用前景将在超材料研究中继续扩展。由于学习平台文献、视频教程资料较少，技术不公开，对于有相应科研任务和发高质量文章的科研人员极度困扰，而培训学习迫在眉睫， 应广大科研人员要求，本单位经过数月调研，决定联合专家共同举办“深度学习超材料逆向设计“专题培训班。

01

 深度学习超材料逆向设计专题 

02

机器学习在材料应用专题

03

深度学习辅助材料设计专题

学习目标

1、学习声子晶体等弹性波超材料的基本概念与计算方法。

2、学习深度学习基本概念、算法以及 Pytorch 的模型搭建。

3、深度学习在弹性波超材料领域的研究现状。

4、学习基于 COMSOL with MATLAB 的声子晶体数据集批量自主生成方法（分享课程涉及的所有数据集及代码）

5、学习基于深度学习的声子晶体拓扑结构的正向预测设计、深度学习常用模型（DFN+AE）的训练及实现方式。（分享课程涉及的所有代码）

      主讲老师来自国家重点院校，主要以固体力学研究方向。参与多项国家重点研发项目和国家自然科学基金面上项目，发表国内外高水平期刊论文、专利等 12项科研成果。在基于深度学习的弹性波超材料反向设计研究领域深耕多年，具有丰富的编程经验和扎实的理论基础。

      主讲老师来自国内高校孙老师授课，老师擅长利用量子化学方法和机器学习方法预测设计并研究新型能源材料、锂离子电池的电极材料，燃料电池催化剂以及燃料电池体系的整体设计，已在Energy & Materials,Journal of Physical Chemistry Letters, Journal Physical Chemistry C，等权威期刊上发表SCI检索论文近40余篇。老师在我们单位长期授课，参会学员累计四千余人，讲课内容和授课方式以及敬业精神受到参会学员的一致认可和高度评价！人工智能材料化学与深度学习材料更是我们单位的金牌讲师，好评如潮！

第一天

    理论内容：

      1.材料基因组概述

      2.材料基因组的基本方法

      3.材料数据库material project, OPMD, AFLOW

   实操内容 ：

    Python基础

      1.开发环境搭建

      2.变量和数据类型

      3.列表

      4.if语句

      5.字典

      6.For和while循环

   实操内容 ：

    Python基础（续）

      1.函数

      2.类和对象

      3.模块

      4.Python科学数据处理

      5.NumPy

      6.Pandas

      7.Matplotlib

第二天

   实操内容：

      1. Scikit-learn机器学习操作入门（约1小时）

      2. AFLOW数据库

       2.1 AFLOW数据库功能练习

       2.2. AFLOW数据库的数据获取

   实操内容 ：

      1. OQMD数据库

       1.1 OQMD数据库功能练习

       1.2 OQMD数据库的数据获取

      2. material project数据库

       2.1 Pymatgen练习

       2.2 Pymatgen获取material project材料数据

第三天

   实操和演示内容：

    基于结构数据驱动的高通量计算：

      1. pymatgen大批量结构获取

      2. 基于pymatgen的计算文件生成

      3. 大批量计算结果的获取与统计

   实操内容：

    案例一：基于数据驱动的功能材料开发（合金材料）

      1. 背景介绍

      2. 数据获取

      3. 构建特征

      4. 机器学习

      5. 讨论与评测

    穿插常见机器学习算法的介绍

第一天

   理论内容

        1. CP2K框架

        2. DFT（密度泛函理论）基础

        3. CP2K的核心：GAPW（Gaussian-augmented plane wave approach）介绍

        4. CP2K的input

   QM（量子力学）计算实操内容-1

        1. 基组文件和势场文件选取

        2. 分子体系单点能计算

        3. 分子结构优化

        4. 分子结构和电子结构的可视化

    理论内容

        1.分子动力学模拟介绍

        2.周期性边界条件

        3.MD模拟系综

        4.势函数

   MM（分子力学）计算实操内容-1

        1. 溶剂体系的构造与可视化

        2.  L-J势场的参数设置

        3. 利用L-J势场对溶剂体系的模拟

        4. 分子动力学模拟分析（径向分布函数RDF，均方位移MSD，模拟退火…）

第二天

   理论内容

        1. 周期性体系

        2. 平面波与倒空间

        3. DOS（态密度）知识基础

        4. 能带知识基础

   QM（量子力学）计算实操内容-2

　    1. 晶体结构的获取与可视化

        2. 晶体结构的单点能和结构优化

        3. ＤＯＳ计算和分析

        4. 能带计算和分析

   理论内容

    CP2K、GROMACS和力场类型介绍

    MM（分子力学）计算实操内容-2：

        1. CP2K、GROMACS计算MD详解

        2.热浴、退火计算与分析

        3.VMD可视化轨迹与分析

        4.Gromacs对轨迹进行后处理分析

        5.自由能势能面的模拟

第三天

   理论内容

        1. 晶体表面和晶面指数

        2. 过渡态理论介绍

   QM（量子力学）计算实操内容-3

        1. 晶体表面的构造与可视化

        2. 晶体表面的结构优化

        3. 晶体表面的分子吸附与成键状态分析

        4. NEB方法计算离子迁移路径

   理论内容

        1. AIMD（从头计算分子动力学）的基本知识和应用

        2. 自由能势能面介绍

   AIMD（从头计算分子动力学）计算实操内容

        1.Cu颗粒熔化过程的MD模拟

        2.Cu颗粒在CO2中结构演变的MD模拟

        3.催化剂作用下N2分解的二维自由能曲面计算

第四天

   理论内容

    元动力学（metadynamics）介绍

    QM（量子力学）计算实操内容-4

        1. metadynamics方法的关键参数设置

        2. metadynamics方法计算分子解离过程

        3. 锂离子电池电极材料锂离子迁移过渡态的计算

   理论内容

        1.QM/MM理论介绍

        2.QM/MM在不同体系的应用

   QM/MM计算实操内容-2

        1. 一般的溶剂化蛋白的处理流程

        2. 蛋白晶体的准备

        3. 结构的能量最小化

        4. 对体系的预平衡

        5. 无限制的分子动力学模拟

        6. RMSD、RMSF、能量变化及蛋白的回旋半径分析

第五天

   理论内容

        1. TDDFT计算激发态的介绍

        2. 振动熵和零点能的计算

   QM（量子力学）计算实操内容-5

        1. 分子激发态的计算和结果分析

        2. 电化学催化ORR（氧还原反应）过程的计算矫正和台阶图绘制

   理论内容

        1.不同体系下AIMD建模

        2. CP2K电子结构与MD

   文献案例分析 实操内容

        1.AIMD研究Au/TiO2对CO的催化机理

        2.利用DFT和AIMD研究N5H对CO2的催化机理