材料大模型核心原理与工具速通

📚 共计 30 章节

材料科学基础与AI革命

传统材料研发的痛点、AI for Science的兴起、材料大模型的定义与价值。

AI革命范式转变

材料数据基石

材料数据库概览（Materials Project、OQMD、AFLOW）、数据格式与标准化（CIF、POSCAR、JSON）。

材料表征与描述符

元素属性、晶体结构特征、电子结构参数、如何构建有效的材料特征工程。

特征工程描述符

经典机器学习模型在材料中的应用

线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）在性能预测中的实战。

SVM随机森林

深度学习入门

从感知机到多层神经网络、激活函数（ReLU, Sigmoid）、损失函数与优化器（Adam, SGD）。

神经网络优化器

图神经网络（GNN）基础

为什么材料适合图结构、消息传递机制、GCN与GAT的核心区别。

GNN消息传递

材料图神经网络实战

使用PyTorch Geometric构建晶体图、节点与边特征的设定、模型训练与评估。

Transformer架构解析

自注意力机制、多头注意力、位置编码、Transformer为何能处理序列材料数据。

注意力位置编码

材料语言模型

BERT与GPT在材料文本挖掘中的应用、从论文中自动抽取合成条件。

BERT文本挖掘

材料扩散模型

生成式AI在晶体结构生成中的应用、从随机噪声到稳定晶格的逆向设计。

扩散模型逆向设计

材料大模型（MatBERT, MatSciBERT）

预训练策略、领域适配、下游任务微调。

跨模态材料模型

融合文本、图像（显微图）、图谱（XRD, Raman）的多模态学习。

计算模拟与AI的融合

密度泛函理论（DFT）基础、AI加速DFT计算、机器学习力场（MLFF）。

分子动力学（MD）与AI

经典MD与AI增强MD、深度势能（DeepMD）的原理与使用。

DeepMD分子动力学

材料性质预测实战（一）

带隙预测——从特征工程到GNN模型的全流程。

材料性质预测实战（二）

形成能、弹性常数、热电优值（ZT）的预测模型构建。

晶体结构预测与逆向设计

使用CGAN、VAE生成新型晶体结构、稳定性筛选。

材料合成路线预测

基于Transformer的合成条件推荐、反应路径规划。

合成路线Transformer

材料表征图像分析

使用CNN自动识别SEM/TEM图像中的相与缺陷。

材料光谱数据分析

用深度学习解析XRD、Raman、XPS谱图。

工具速通（一）

Python材料科学生态（Pymatgen, ASE, Matplotlib, Seaborn）。

工具速通（二）

深度学习框架（PyTorch基础、TensorBoard可视化）。

PyTorchTensorBoard

工具速通（三）

图神经网络库（PyTorch Geometric安装与基础API）。

工具速通（四）

Hugging Face生态（Transformers, Datasets, Model Hub在材料领域的应用）。

HuggingFaceTransformers

工具速通（五）

材料数据库API调用（Materials Project RESTful API实战）。

APIMaterials Project

工具速通（六）

高性能计算与云平台（Slurm作业调度、Google Colab、Lambda Labs）。

模型评估与可解释性

交叉验证、学习曲线、SHAP值分析、注意力权重可视化。

SHAP可解释性

材料大模型的部署

ONNX模型导出、Flask API搭建、Docker容器化。

前沿进展与未来趋势

具身智能与自动化实验室、大模型驱动的自主材料发现。

自动化具身智能

综合实战项目

从数据采集、模型训练到Web应用部署，构建一个材料性能预测系统。