深度学习材料背景
材料深度学习领域正经历着从数据驱动到物理增强的范式跃迁，其核心在于突破传统材料研发的"经验试错"桎梏，构建起"计算预测-自主实验-动态优化"的智能闭环。基于图神经网络（GNN）的原子间势能预测技术已实现百万原子量级的分子动力学模拟精度突破，在锂电池固态电解质界面演化研究中成功捕捉到传统DFT方法难以观测的锂枝晶生长动力学行为。生成式模型的最新进展正重塑逆向设计范式：斯坦福大学团队开发的晶体扩散生成框架CryoDiff通过引入晶格对称性约束，在新型拓扑绝缘体设计中实现了98%的结构稳定性预测准确率，其生成效率较传统蒙特卡洛方法提升3个数量级。多尺度关联建模领域，欧盟"材料数字孪生"计划构建的跨尺度神经网络，通过融合原子尺度DFT计算与介观尺度相场模拟数据，成功预测了核聚变装置钨基材料在极端热负荷下的损伤演化路径，将耐高温涂层开发周期压缩60%。未来趋势指向自主实验系统与量子计算的深度集成，例如MIT的AI机器人平台已实现每周千次级合金合成实验，结合量子退火算法优化材料基因组合，为超导材料与拓扑绝缘体的按需设计开辟新路径。这一技术范式革新不仅推动材料研发从“经验驱动”向“预测驱动”转型，更在核聚变堆材料、固态电池电解质等战略领域催生颠覆性解决方案。
学习目标
深度学习材料专题：课程覆盖从基础的深度学习概念到材料特征工程，再到材料基因组学与常见数据库的使用，以及多种深度学习算法的实践应用。课程注重实际案例和工具库的应用，使学习者能够在材料研究中运用深度学习方法解决问题。
1、理解深度学习与材料科学的结合点：掌握深度学习在材料特征工程和化学中的应用，了解当前研究的前沿方向。
2、熟练使用材料数据库与工具库：学习材料基因组的基本方法，并熟练掌握Material Project、Pymatgen、ASE等常见数据库及工具库的使用。
3、掌握常见深度学习算法的原理与应用：深入理解卷积神经网络、时序神经网络、生成模型及图神经网络的工作原理及其在材料研究中的具体应用。
4、培养实战能力：通过动手实践，包括深度学习框架Pytorch和Pytorch Lightning的使用、卷积神经网络在材料图像识别中的应用、基于Transformer的属性预测模型构建、生成对抗网络和变分自编码器在材料生成中的应用等，提升解决材料研究实际问题的能力。
课程大纲
第一天：深度学习与材料特征工程第一天将系统介绍深度学习在材料科学领域的应用范式与特征工程方法，并结合主流框架开展实践训练。分为如下几个部分：首先从理论层面讲解深度学习技术的核心原理及其在材料研发中的价值，重点解析材料特征工程对模型性能的关键作用；接着将概述材料与化学领域常用的深度学习方法体系，包括图神经网络、生成模型等技术路线，并延伸至材料发现、性能预测等前沿应用场景。在实践环节，将分阶段开展PyTorch框架的专项训练：首先通过模型构建范式讲解帮助学员掌握张量运算、自动微分等基础模块，指导学员搭建面向材料属性预测的定制化模型；随后引入PyTorch Lightning高阶框架，重点演示模型训练流程优化方法，包括多GPU并行加速、早停机制设置、最优检查点保存等工程化技巧，使学员掌握工业级深度学习模型的开发部署能力。
【理论内容】
1.深度学习概述
2.材料特征工程
3. 材料与化学中的常见深度学习方法
4. 应用前沿
【实操内容】
1.Pytorch深度学习框架实操1)认识Pytorch2)Pytorch深度学习模型的建立范式3)为预测任务建立Pytorch深度学习模型
2.Pytorch Lightning框架实操1)使用Pytorch Lightning训练模型2)设置最佳保存点和早停
第二天：材料基因组工具链与多尺度数据库应用第二天将系统解析材料基因组计划的实施框架与核心工具链，结合多尺度材料数据库开展全流程数据工程训练。分为如下几个部分：首先从理论层面阐述材料基因组"数据驱动发现"的科研范式革新，详解高通量计算、机器学习辅助设计、自动化实验验证三位一体的方法体系；接着重点剖析Materials Project、OQMD、AFLOW等主流材料数据库的架构特征与数据维度差异，比较其高通量计算数据在合金设计、催化筛选等场景的应用优势。在实践环节，将基于PyMatgen构建完整的数据工作流：首先演示Material Project数据库的智能检索策略与API调用技巧，指导学员通过matgenb模块实现晶体结构可视化与电子态密度解析；随后开展ASE原子模拟环境的操作演练，重点展示晶体表面重构、吸附能计算等原子尺度模拟方法。针对OQMD与AFLOW数据库，将分别通过qmpy_rester和aflow接口实现相图数据批量化获取与热力学稳定性分析。最后依托Matminer工具库进行高阶特征工程实践，包括跨数据库材料描述符自动生成、晶格对称性特征提取，以及基于机器学习模型的物性预测管道搭建，使学员掌握材料智能设计的核心工具链应用能力。
【理论内容】
1.材料基因组概述
2.材料基因组的基本方法
3.常见材料数据库介绍
【实操内容】
1.Material Project数据库与Pymatgen1)Material Project数据库实操2)Pymatgen库实操（matgenb）
2.ASE（Atomic Simulation Environment）实操
3.OQMD数据库数据获取与使用（qmpy_rester）
4.AFLOW数据库数据获取与使用（aflow）
5.材料特征工具Matminer实操1)Matminer获取材料数据集2)Matminer生成材料描述符
第三天：卷积神经网络在材料图像解析中的应用实践第三天将深入解析卷积神经网络（CNN）的核心原理及其在材料科学图像处理中的创新应用，通过多场景实践强化算法与领域的深度融合。分为如下几个部分：首先从理论层面系统讲解CNN的架构特征与演化脉络，重点剖析残差网络（ResNet）解决梯度消失问题的创新机制；同时结合材料图像特性，阐释数据增广、迁移学习等关键技术对模型泛化能力的提升作用。在实践环节，将围绕材料表征技术开展全链条训练：基础模块中，通过MNIST数据集实现ResNet预训练模型微调与全参数训练的双路径对比，同步演示卷积核可视化技术以揭示特征提取过程；原子尺度图像生成环节，基于ASE构建二硫化钼缺陷结构模型，指导学员完成STEM图像仿真流程，掌握晶体缺陷的可视化建模方法。工业级应用实践部分将分场景展开：在合金电镜识别任务中，对比原生CNN、VGG16、DenseNet201等模型在显微组织分类中的性能差异；针对X射线衍射图谱，构建一维CNN模型实现晶体对称性自动识别，重点演示PyTorch处理非标准图像数据的工程化方案；最后通过三元锂电池正极材料SEM图像分类案例，演示如何固定预训练模型的权重参数进行重新训练，使学员掌握材料图像智能解析的核心技术体系。
【理论内容】1. 卷积神经网络（CNN）1)CNN的介绍2)CNN的原理3)ResNet的介绍及原理
【项目实操内容】1.CNN入门案例、深度神经网络模型的预训练及微调1)使用微调的预训练ResNet预测mnist数据集2)从头开始训练ResNet预测mnist数据集3)卷积核的妙用4)数据增广
2.STEM图像生成1)STEM图像数据读取与处理2)使用ASE创建原子模型3)模拟二硫化钼中硫原子的缺失4)生成硫原子缺失的STEM仿真图像
3.卷积神经网络在合金电镜图片识别的应用【文章】1)合金电镜数据集介绍及图像预处理2)构建简单CNN模型进行分类3)使用预训练模型VGG16进行分类4)使用预训练模型DenseNet201进行分类5)模型性能展示
4. 基于粉末X射线衍射图谱的晶体对称性识别CNN模型【文章】1)XRD图像数据集准备2)使用PyTorch处理数据集3)PyTorch训练一维图像数据预测模型4)PyTorch模型验证和测试
5.基于深度学习的三元锂电池正极材料SEM图像分类研究1)使用数据增强和数据平衡处理不平衡数据集2)预训练模型与权重冻结3)比较从头训练模型和微调预训练模型的效果
第四天：时序神经网络在材料动态特性预测中的前沿应用第四天将深入解析时序神经网络的演化路径及其在材料动态过程建模中的突破性应用，通过多模态数据建模实践构建时间序列预测能力。分为如下几个部分：首先从理论层面系统梳理从RNN到Transformer的架构演进，重点剖析LSTM/GRU的门控机制对长程依赖关系的捕捉能力，对比Transformer的自注意力模型在并行计算与全局特征关联方面的创新优势；同时结合材料动态特性预测需求，阐释时序模型在电化学老化、聚合物性能演变等场景中的建模范式。在实践环节，将分层次开展跨尺度建模训练：基础框架构建阶段，通过PyTorch实现LSTM与GRU双模型对比实验，掌握滑动窗口数据处理、序列长度对齐等时序建模关键技术；电化学系统预测环节，针对锂电池老化轨迹预测任务，指导学员构建GRU与Transformer双通道预测体系，重点演示非平稳时间序列的平稳化处理与多周期特征融合技巧；高分子材料分析部分，基于预训练Transformer模型开展聚合物性能预测，通过SMILES序列图注意力编码、K折交叉验证策略优化模型泛化能力，同步实现材料性能预测误差带的可视化分析。
【理论内容】
1. 时序神经网络1)RNN的介绍及原理2)LSTM的介绍及原理3)GRU的介绍及原理4)Transformer的介绍及原理【项目实操内容】1.LSTM&GRU入门案例1)使用PyTorch实现时序预测模型2)训练LSTM模型3)训练GRU模型4)模型评估
2.基于GRU/Transformer网络预测锂电池的老化轨迹【文章】1)电池数据集准备与分析2)原始数据分割与处理3)训练GRU模型预测电池老化轨迹4)训练Transformer模型预测电池老化轨迹5)模型性能评估与预测
3. 基于Transformer对聚合物性质进行预测【文章】1)聚合物数据集准备2)对聚合物数据进行特征编码3)使用预训练的Transformer4)以K折交叉验证的方式微调Transformer模型预测聚合物性能
第五天：生成模型与图神经网络驱动的材料逆向设计第五天将系统阐释生成式人工智能在材料逆向设计中的创新突破，结合图神经网络构建多尺度材料生成-评估闭环。分为如下几个部分：首先从理论层面解析生成模型的范式演进，重点对比GAN、VAE与扩散模型在材料表征空间建模的差异性优势，揭示扩散模型在化学反应路径生成中的等变基元设计原理；同时剖析图神经网络处理非欧式空间数据的核心机制，阐释其在小分子特性预测中的几何深度学习范式。在实践环节，将开展三维材料逆向设计的全流程攻关：晶体逆向工程部分，基于VAE构建晶体体素空间编码体系，指导学员通过潜空间插值生成新型晶体拓扑，同步实现晶格参数可控的隐变量采样；反应路径生成环节，采用等变扩散模型开展过渡态结构预测，演示反应物-产物构型对齐、势能面鞍点搜索等计算化学关键步骤的智能化建模。分子智能设计模块将贯通图神经网络技术链：从SMILES分子图编码、图注意力机制建模，到基于GIN/GAT架构的分子毒性分类预测，构建"结构生成-特性预测"双驱动研发体系。
【理论内容】1.生成模型1)生成对抗网络（GAN）的介绍及原理2)变分自编码器（VAE）的介绍及原理3)扩散模型（Diffusion Model）的介绍及原理2.图神经网络1)图神经网络（GNN）的介绍及原理
【项目实操内容】1.基于VAE逆向生成晶体材料【文章】1)晶体结构体素空间编码2)使用变分自编码器进行晶体结构自动生成3)变分自编码器的潜空间采样
2.用目标感知的等变基元反应扩散模型精确生成过渡态【文章】1)使用扩散模型生成分子2)使用扩散模型生成化学反应3)使用扩散模型生成过渡态结构
3.图神经网络入门、分子图编码及预测1)图神经网络实操2)小分子的图表示3)使用图神经网络对小分子进行分类预测
材料深度学习领域正经历着从数据驱动到物理增强的范式跃迁，其核心在于突破传统材料研发的"经验试错"桎梏，构建起"计算预测-自主实验-动态优化"的智能闭环。基于图神经网络（GNN）的原子间势能预测技术已实现百万原子量级的分子动力学模拟精度突破，在锂电池固态电解质界面演化研究中成功捕捉到传统DFT方法难以观测的锂枝晶生长动力学行为。生成式模型的最新进展正重塑逆向设计范式：斯坦福大学团队开发的晶体扩散生成框架CryoDiff通过引入晶格对称性约束，在新型拓扑绝缘体设计中实现了98%的结构稳定性预测准确率，其生成效率较传统蒙特卡洛方法提升3个数量级。多尺度关联建模领域，欧盟"材料数字孪生"计划构建的跨尺度神经网络，通过融合原子尺度DFT计算与介观尺度相场模拟数据，成功预测了核聚变装置钨基材料在极端热负荷下的损伤演化路径，将耐高温涂层开发周期压缩60%。未来趋势指向自主实验系统与量子计算的深度集成，例如MIT的AI机器人平台已实现每周千次级合金合成实验，结合量子退火算法优化材料基因组合，为超导材料与拓扑绝缘体的按需设计开辟新路径。这一技术范式革新不仅推动材料研发从“经验驱动”向“预测驱动”转型，更在核聚变堆材料、固态电池电解质等战略领域催生颠覆性解决方案。
学习目标
深度学习材料专题：课程覆盖从基础的深度学习概念到材料特征工程，再到材料基因组学与常见数据库的使用，以及多种深度学习算法的实践应用。课程注重实际案例和工具库的应用，使学习者能够在材料研究中运用深度学习方法解决问题。
1、理解深度学习与材料科学的结合点：掌握深度学习在材料特征工程和化学中的应用，了解当前研究的前沿方向。
2、熟练使用材料数据库与工具库：学习材料基因组的基本方法，并熟练掌握Material Project、Pymatgen、ASE等常见数据库及工具库的使用。
3、掌握常见深度学习算法的原理与应用：深入理解卷积神经网络、时序神经网络、生成模型及图神经网络的工作原理及其在材料研究中的具体应用。
4、培养实战能力：通过动手实践，包括深度学习框架Pytorch和Pytorch Lightning的使用、卷积神经网络在材料图像识别中的应用、基于Transformer的属性预测模型构建、生成对抗网络和变分自编码器在材料生成中的应用等，提升解决材料研究实际问题的能力。
课程大纲
第一天：深度学习与材料特征工程第一天将系统介绍深度学习在材料科学领域的应用范式与特征工程方法，并结合主流框架开展实践训练。分为如下几个部分：首先从理论层面讲解深度学习技术的核心原理及其在材料研发中的价值，重点解析材料特征工程对模型性能的关键作用；接着将概述材料与化学领域常用的深度学习方法体系，包括图神经网络、生成模型等技术路线，并延伸至材料发现、性能预测等前沿应用场景。在实践环节，将分阶段开展PyTorch框架的专项训练：首先通过模型构建范式讲解帮助学员掌握张量运算、自动微分等基础模块，指导学员搭建面向材料属性预测的定制化模型；随后引入PyTorch Lightning高阶框架，重点演示模型训练流程优化方法，包括多GPU并行加速、早停机制设置、最优检查点保存等工程化技巧，使学员掌握工业级深度学习模型的开发部署能力。
【理论内容】
1.深度学习概述
2.材料特征工程
3. 材料与化学中的常见深度学习方法
4. 应用前沿
【实操内容】
1.Pytorch深度学习框架实操1)认识Pytorch2)Pytorch深度学习模型的建立范式3)为预测任务建立Pytorch深度学习模型
2.Pytorch Lightning框架实操1)使用Pytorch Lightning训练模型2)设置最佳保存点和早停
第二天：材料基因组工具链与多尺度数据库应用第二天将系统解析材料基因组计划的实施框架与核心工具链，结合多尺度材料数据库开展全流程数据工程训练。分为如下几个部分：首先从理论层面阐述材料基因组"数据驱动发现"的科研范式革新，详解高通量计算、机器学习辅助设计、自动化实验验证三位一体的方法体系；接着重点剖析Materials Project、OQMD、AFLOW等主流材料数据库的架构特征与数据维度差异，比较其高通量计算数据在合金设计、催化筛选等场景的应用优势。在实践环节，将基于PyMatgen构建完整的数据工作流：首先演示Material Project数据库的智能检索策略与API调用技巧，指导学员通过matgenb模块实现晶体结构可视化与电子态密度解析；随后开展ASE原子模拟环境的操作演练，重点展示晶体表面重构、吸附能计算等原子尺度模拟方法。针对OQMD与AFLOW数据库，将分别通过qmpy_rester和aflow接口实现相图数据批量化获取与热力学稳定性分析。最后依托Matminer工具库进行高阶特征工程实践，包括跨数据库材料描述符自动生成、晶格对称性特征提取，以及基于机器学习模型的物性预测管道搭建，使学员掌握材料智能设计的核心工具链应用能力。
【理论内容】
1.材料基因组概述
2.材料基因组的基本方法
3.常见材料数据库介绍
【实操内容】
1.Material Project数据库与Pymatgen1)Material Project数据库实操2)Pymatgen库实操（matgenb）
2.ASE（Atomic Simulation Environment）实操
3.OQMD数据库数据获取与使用（qmpy_rester）
4.AFLOW数据库数据获取与使用（aflow）
5.材料特征工具Matminer实操1)Matminer获取材料数据集2)Matminer生成材料描述符
第三天：卷积神经网络在材料图像解析中的应用实践第三天将深入解析卷积神经网络（CNN）的核心原理及其在材料科学图像处理中的创新应用，通过多场景实践强化算法与领域的深度融合。分为如下几个部分：首先从理论层面系统讲解CNN的架构特征与演化脉络，重点剖析残差网络（ResNet）解决梯度消失问题的创新机制；同时结合材料图像特性，阐释数据增广、迁移学习等关键技术对模型泛化能力的提升作用。在实践环节，将围绕材料表征技术开展全链条训练：基础模块中，通过MNIST数据集实现ResNet预训练模型微调与全参数训练的双路径对比，同步演示卷积核可视化技术以揭示特征提取过程；原子尺度图像生成环节，基于ASE构建二硫化钼缺陷结构模型，指导学员完成STEM图像仿真流程，掌握晶体缺陷的可视化建模方法。工业级应用实践部分将分场景展开：在合金电镜识别任务中，对比原生CNN、VGG16、DenseNet201等模型在显微组织分类中的性能差异；针对X射线衍射图谱，构建一维CNN模型实现晶体对称性自动识别，重点演示PyTorch处理非标准图像数据的工程化方案；最后通过三元锂电池正极材料SEM图像分类案例，演示如何固定预训练模型的权重参数进行重新训练，使学员掌握材料图像智能解析的核心技术体系。
【理论内容】1. 卷积神经网络（CNN）1)CNN的介绍2)CNN的原理3)ResNet的介绍及原理
【项目实操内容】1.CNN入门案例、深度神经网络模型的预训练及微调1)使用微调的预训练ResNet预测mnist数据集2)从头开始训练ResNet预测mnist数据集3)卷积核的妙用4)数据增广
2.STEM图像生成1)STEM图像数据读取与处理2)使用ASE创建原子模型3)模拟二硫化钼中硫原子的缺失4)生成硫原子缺失的STEM仿真图像
3.卷积神经网络在合金电镜图片识别的应用【文章】1)合金电镜数据集介绍及图像预处理2)构建简单CNN模型进行分类3)使用预训练模型VGG16进行分类4)使用预训练模型DenseNet201进行分类5)模型性能展示
4. 基于粉末X射线衍射图谱的晶体对称性识别CNN模型【文章】1)XRD图像数据集准备2)使用PyTorch处理数据集3)PyTorch训练一维图像数据预测模型4)PyTorch模型验证和测试
5.基于深度学习的三元锂电池正极材料SEM图像分类研究1)使用数据增强和数据平衡处理不平衡数据集2)预训练模型与权重冻结3)比较从头训练模型和微调预训练模型的效果
第四天：时序神经网络在材料动态特性预测中的前沿应用第四天将深入解析时序神经网络的演化路径及其在材料动态过程建模中的突破性应用，通过多模态数据建模实践构建时间序列预测能力。分为如下几个部分：首先从理论层面系统梳理从RNN到Transformer的架构演进，重点剖析LSTM/GRU的门控机制对长程依赖关系的捕捉能力，对比Transformer的自注意力模型在并行计算与全局特征关联方面的创新优势；同时结合材料动态特性预测需求，阐释时序模型在电化学老化、聚合物性能演变等场景中的建模范式。在实践环节，将分层次开展跨尺度建模训练：基础框架构建阶段，通过PyTorch实现LSTM与GRU双模型对比实验，掌握滑动窗口数据处理、序列长度对齐等时序建模关键技术；电化学系统预测环节，针对锂电池老化轨迹预测任务，指导学员构建GRU与Transformer双通道预测体系，重点演示非平稳时间序列的平稳化处理与多周期特征融合技巧；高分子材料分析部分，基于预训练Transformer模型开展聚合物性能预测，通过SMILES序列图注意力编码、K折交叉验证策略优化模型泛化能力，同步实现材料性能预测误差带的可视化分析。
【理论内容】
1. 时序神经网络1)RNN的介绍及原理2)LSTM的介绍及原理3)GRU的介绍及原理4)Transformer的介绍及原理【项目实操内容】1.LSTM&GRU入门案例1)使用PyTorch实现时序预测模型2)训练LSTM模型3)训练GRU模型4)模型评估
2.基于GRU/Transformer网络预测锂电池的老化轨迹【文章】1)电池数据集准备与分析2)原始数据分割与处理3)训练GRU模型预测电池老化轨迹4)训练Transformer模型预测电池老化轨迹5)模型性能评估与预测
3. 基于Transformer对聚合物性质进行预测【文章】1)聚合物数据集准备2)对聚合物数据进行特征编码3)使用预训练的Transformer4)以K折交叉验证的方式微调Transformer模型预测聚合物性能
第五天：生成模型与图神经网络驱动的材料逆向设计第五天将系统阐释生成式人工智能在材料逆向设计中的创新突破，结合图神经网络构建多尺度材料生成-评估闭环。分为如下几个部分：首先从理论层面解析生成模型的范式演进，重点对比GAN、VAE与扩散模型在材料表征空间建模的差异性优势，揭示扩散模型在化学反应路径生成中的等变基元设计原理；同时剖析图神经网络处理非欧式空间数据的核心机制，阐释其在小分子特性预测中的几何深度学习范式。在实践环节，将开展三维材料逆向设计的全流程攻关：晶体逆向工程部分，基于VAE构建晶体体素空间编码体系，指导学员通过潜空间插值生成新型晶体拓扑，同步实现晶格参数可控的隐变量采样；反应路径生成环节，采用等变扩散模型开展过渡态结构预测，演示反应物-产物构型对齐、势能面鞍点搜索等计算化学关键步骤的智能化建模。分子智能设计模块将贯通图神经网络技术链：从SMILES分子图编码、图注意力机制建模，到基于GIN/GAT架构的分子毒性分类预测，构建"结构生成-特性预测"双驱动研发体系。
【理论内容】1.生成模型1)生成对抗网络（GAN）的介绍及原理2)变分自编码器（VAE）的介绍及原理3)扩散模型（Diffusion Model）的介绍及原理2.图神经网络1)图神经网络（GNN）的介绍及原理
【项目实操内容】1.基于VAE逆向生成晶体材料【文章】1)晶体结构体素空间编码2)使用变分自编码器进行晶体结构自动生成3)变分自编码器的潜空间采样
2.用目标感知的等变基元反应扩散模型精确生成过渡态【文章】1)使用扩散模型生成分子2)使用扩散模型生成化学反应3)使用扩散模型生成过渡态结构
3.图神经网络入门、分子图编码及预测1)图神经网络实操2)小分子的图表示3)使用图神经网络对小分子进行分类预测
