01
材料基因工程概论
起源与背景 · 高通量计算+实验+数据库 · 与传统研发对比
核心思想范式变革
02
跨学科基础
量子力学与第一性原理 · 统计力学 · 机器学习基础
数理AI基础
03
材料数据库与数据标准
Materials Project · FAIR原则 · 数据清洗与标准化
数据库FAIR
04
高通量第一性原理计算
pymatgen+FireWorks · 收敛性测试 · 调试经验
自动化DFT
05
机器学习势函数
DeepMD · MACE · 训练数据集构建策略
势函数深度学习
06
材料表征与图像分析
电镜图像处理 · XRD解析 · CNN相识别
图像CNN
07
自然语言处理在材料科学中
文献挖掘 · 知识图谱 · 实体识别与综述生成
NLP知识图谱
08
生成模型与逆向设计
VAE · GAN · 化学空间探索与多目标优化
生成模型逆向设计
09
主动学习与实验设计
贝叶斯优化 · 拉丁超立方 · 人机协作闭环
主动学习实验设计
10
材料基因组计划案例
美国MGI · 中国计划 · 热电/催化剂成功案例
案例MGI
11
Python在材料基因工程生态
pymatgen · ASE · matplotlib/scikit-learn/PyTorch
Python工具链
12
数据驱动的高熵合金设计
相形成规则 · CALPHAD+ML · 实验验证
高熵合金CALPHAD
13
有机光电材料虚拟筛选
分子描述符 · 高通量DFT · 带隙/迁移率预测
有机光电虚拟筛选
14
电池材料加速研发
离子电导率 · 固态电解质 · 循环寿命预测
电池离子电导
15
催化材料设计
吸附能 · 火山图 · d带中心 · ML预测活性
催化d带中心
16
热电材料优化
电导/热导权衡 · 能带工程 · 高通量筛选
热电声子工程
17
二维材料发现与设计
剥离能 · 稳定性筛选 · 电子性质预测
二维材料剥离
18
金属玻璃成分设计
玻璃形成能力 · 短程有序 · ML辅助优化
金属玻璃GFA
19
钙钛矿太阳能电池材料
带隙/缺陷工程 · 稳定性预测 · 高通量实验
钙钛矿光伏
20
超导材料探索
Tc预测模型 · 超导数据库 · 新相预测
超导Tc
21
高分子材料基因组
重复单元编码 · Tg预测 · 机械性能
高分子Tg
22
复合材料界面设计
界面结合能 · 应力传递 · ML优化界面相
复合材料界面
23
材料失效与寿命预测
疲劳裂纹 · 腐蚀建模 · 物理信息神经网络
失效PINN
24
多尺度建模与信息传递
第一性原理→相场 · 粗粒化 · 数据驱动框架
多尺度相场
25
实验自动化与机器人平台
自动合成 · 自动表征 · 实时数据处理
自动化机器人
26
材料知识图谱构建
实体关系抽取 · Neo4j · 知识推理与推荐
知识图谱Neo4j
27
可解释人工智能在材料科学
特征重要性 · 符号回归 · 物理约束神经网络
XAI符号回归
28
不确定性量化与可靠性
预测不确定性 · 贝叶斯神经网络 · 实验验证
不确定性贝叶斯
29
材料基因工程伦理与数据安全
数据共享 · 知识产权 · 模型偏见与可重复性
伦理数据安全
30
未来展望与前沿方向
大语言模型 · 自主实验室 · 量子计算+材料
前沿LLM