大地震！殺瘋了！新能源動力電池技術(shù)突破科研壁壘！此次突破或?qū)⒏膶懡炭茣?

固態(tài)電解質(zhì)作為全固態(tài)電池的核心組成部分，近年來成為研究熱點。在如何發(fā)掘具有高離子電導(dǎo)率的固態(tài)電解質(zhì)方面，科學家發(fā)現(xiàn)從頭算分子動力學有助于加快發(fā)現(xiàn)快離子導(dǎo)體的進程。然而，這些方法計算成本高，難以大規(guī)模應(yīng)用，因而需要新的技術(shù)手段來應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。近年來，機器學習（ML）在加速新材料發(fā)現(xiàn)、優(yōu)化制造工藝、預(yù)測電池循環(huán)壽命和固態(tài)電解質(zhì) （SSE） 的性質(zhì)方面展現(xiàn)出了巨大潛力。通過在 ML 框架中集成實驗或/和仿真數(shù)據(jù)，可以加速高級 SSE 的發(fā)現(xiàn)和開發(fā)，最終促進它們在高端儲能系統(tǒng)中的應(yīng)用。密度泛函理論 （DFT） 的引入改善了對材料特性的研究。這為固體電解質(zhì)帶來了重大突破，固體電解質(zhì)已成為下一代儲能系統(tǒng)的有前途的候選者。

鋰離子電池作為現(xiàn)代能源存儲的核心技術(shù)，其性能優(yōu)化與安全性提升面臨多尺度、多物理場耦合的復(fù)雜挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)實驗方法受限于高成本與長周期，而基于物理模型的仿真手段難以全面捕捉電池內(nèi)部的非線性動力學行為。機器學習憑借其強大的數(shù)據(jù)挖掘與模式識別能力，為鋰離子電池研究提供了革命性的技術(shù)路徑：在材料層面，通過高通量計算與機器學習結(jié)合，可快速篩選電極材料并預(yù)測其電化學性能，顯著加速新型材料的發(fā)現(xiàn)；在電池層面，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的狀態(tài)估計方法（如SOC、SOH預(yù)測）突破了傳統(tǒng)模型的精度限制；在系統(tǒng)層面，機器學習算法能夠?qū)崿F(xiàn)對電池組的高效管理與故障預(yù)警，為電池全生命周期優(yōu)化提供科學依據(jù)。隨著實驗數(shù)據(jù)積累與算法創(chuàng)新，機器學習正推動鋰離子電池研究從經(jīng)驗驅(qū)動向智能設(shè)計范式轉(zhuǎn)變，為下一代高性能、高安全性電池的開發(fā)開辟新方向。

物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-Informed Neural Networks, PINN）作為深度學習與科學計算交叉融合的前沿方向，正重新定義復(fù)雜系統(tǒng)建模與優(yōu)化的方法論體系。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動方法不同，PINN通過將物理定律（如偏微分方程、守恒律等）作為軟約束嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了對物理規(guī)律的可解釋性表達與高效求解。這一突破性框架在多個領(lǐng)域展現(xiàn)出強大的應(yīng)用潛力：在流體力學中，PINN能夠高精度模擬湍流、邊界層等復(fù)雜流動現(xiàn)象；在材料科學領(lǐng)域，它被用于預(yù)測晶體生長、相變動力學等微觀演化過程；在地球物理勘探中，PINN為地震波反演、地下資源探測提供了新的計算工具；而在生物醫(yī)學工程中，它正推動著從細胞遷移到組織力學行為的精準建模。隨著物理先驗知識的深度融入與計算框架的持續(xù)優(yōu)化，PINN不僅為解決高維、非線性科學問題提供了通用平臺，更開啟了人工智能賦能基礎(chǔ)科學研究的新篇章。

專題一

（線上直播 提供全程回放）

機器學習固態(tài)電解質(zhì)設(shè)計

專題二

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機器學習鋰離子電池

專題三

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機器學習催化劑設(shè)計

專題四

（線上直播 提供全程回放）

深度學習PINN

一、學習目標

01

機器學習固態(tài)電解質(zhì)設(shè)計

1. 掌握固態(tài)離子電解質(zhì)的基本概念、關(guān)鍵性能及其表征。

2.了解利用第一性原理（DFT）和分子動力學（MD）計算固體電解質(zhì)性質(zhì)的基本方法和挑戰(zhàn)。

3.掌握機器學習的基本概念、常用算法及其在材料科學中的應(yīng)用流程。

4.學習如何構(gòu)建適用于固態(tài)電解質(zhì)的特征描符（Features/Descriptors）。

5. 熟練運用Python及其相關(guān)庫（Numpy, Pandas, Scikit-learn, Pytorch/TensorFlow, Pymatgen）處理材料數(shù)據(jù)和構(gòu)建機器學習模型。

6.掌握利用機器學習預(yù)測固態(tài)電解質(zhì)關(guān)鍵性能（如離子電導(dǎo)率、穩(wěn)定性等）的方法。

7.學習使用機器學習加速新型固態(tài)電解質(zhì)材料的發(fā)現(xiàn)和設(shè)計。

8.掌握使用機器學習與傳統(tǒng)計算模擬（DFT/MD）結(jié)合的策略。

02

機器學習鋰離子電池

1.使學員了解鋰離子電池的基本原理和特性，以及機器學習在電池技術(shù)中的應(yīng)用背景。通過學習Python編程語言，使學員能夠熟練使用基礎(chǔ)語法、函數(shù)、模塊、包和面向?qū)ο缶幊?，讓學員熟悉并掌握機器學習庫。

2.使學員理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識，包括激活函數(shù)、損失函數(shù)、梯度下降與反向傳播，并能夠使用Pytorch構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，掌握深度學習中的正則化技術(shù)、優(yōu)化算法和超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，了解并能夠應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機制、Transformer架構(gòu)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和變分自編碼器。

3.培養(yǎng)學員在鋰離子電池正極材料特性工程方面的實戰(zhàn)能力。通過實戰(zhàn)項目，使學員能夠使用機器學習技術(shù)預(yù)測鋰離子電池性能、穩(wěn)定性，并進行電池性能分類。理解如何將機器學習與分子動力學模擬、第一性原理計算以及實驗數(shù)據(jù)結(jié)合，以加速新材料的發(fā)現(xiàn)和電池性能的優(yōu)化。

4.電池管理系統(tǒng)（BMS）的智能化學習：使學員了解BMS的功能與組成，并能夠應(yīng)用機器學習技術(shù)進行電池充放電策略的優(yōu)化。培養(yǎng)學員使用機器學習技術(shù)進行鋰離子電池的實時充電狀態(tài)（SOC）和健康狀態(tài)（SOH）估計。

5.拓寬學員的國際視野，讓他們接觸和學習國際上的先進研究成果。培養(yǎng)具備跨學科整合能力的學員，使他們能夠在鋰離子電池、深度學習、數(shù)據(jù)科學等領(lǐng)域之間架起橋梁，開展創(chuàng)新性研究。

03

機器學習催化劑設(shè)計

1.課程將系統(tǒng)引導(dǎo)學員深入理解電催化、熱催化、光催化的核心原理，同時全面剖析機器學習、深度學習及圖深度學習在催化領(lǐng)域的應(yīng)用背景與適用范疇。通過 Python 語言基礎(chǔ)與機器學習算法的專項學習，學員不僅能夠清晰梳理機器學習從萌芽到蓬勃發(fā)展的歷史脈絡(luò)，洞悉其在信息時代于不同領(lǐng)域的多樣化表現(xiàn)形式，更將通過實踐操作，切實掌握將機器學習技術(shù)應(yīng)用于科學研究的關(guān)鍵技能，為催化領(lǐng)域的前沿探索奠定堅實基礎(chǔ)。

2.課程助力學員精準把握傳統(tǒng)機器學習算法與深度學習算法的本質(zhì)差異，熟練掌握 sklearn、torch 等主流第三方庫的核心功能與應(yīng)用技巧。通過系統(tǒng)學習與實踐，學員將能夠靈活運用樹模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法模型，深度融入科學研究場景。同時，借助機器學習的可解釋性分析方法，深入挖掘數(shù)據(jù)背后的科學規(guī)律，精準闡釋催化反應(yīng)機制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動與理論解析的深度融合，為科學研究提供創(chuàng)新分析視角與可靠技術(shù)支撐。

3.通過培養(yǎng)學員將機器學習應(yīng)用在催化領(lǐng)域的研究思維，加速研究范式轉(zhuǎn)變。將機器學習與第一性原理或者實驗結(jié)合，以實現(xiàn)快速發(fā)現(xiàn)催化材料。這種結(jié)合能夠充分發(fā)揮不同方法的優(yōu)勢，機器學習強大的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力，可挖掘催化過程中的隱藏規(guī)律，第一性原理則能從量子力學層面揭示催化反應(yīng)的本質(zhì)，實驗數(shù)據(jù)為模型提供真實可靠的驗證基礎(chǔ)。同時，引導(dǎo)學員運用遷移學習等技術(shù)，將在某一催化體系中訓練得到的模型，快速應(yīng)用到相似體系，實現(xiàn)知識的高效復(fù)用。此外，借助機器學習的可解釋性研究，還能幫助學員深入理解催化反應(yīng)機制，為進一步優(yōu)化催化材料性能、設(shè)計新型催化體系提供理論支撐，推動催化領(lǐng)域朝著智能化、精準化方向邁進。

4.圖拓撲結(jié)構(gòu)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在催化領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。由于催化過程中存在大量繁雜的中間體，這為圖拓撲結(jié)構(gòu)的構(gòu)建提供了豐富的數(shù)據(jù)來源，從而更有利于發(fā)現(xiàn)新的催化路徑。將晶體結(jié)構(gòu)從歐式空間轉(zhuǎn)化為非歐空間的圖結(jié)構(gòu)，相較于傳統(tǒng)描述符，能夠更有效地捕捉晶體結(jié)構(gòu)與目標屬性之間的映射關(guān)系。通過培養(yǎng)學員跨學科、跨領(lǐng)域、跨范式的科學思維，有望為新材料發(fā)現(xiàn)開辟新的研究范式。

04

深度學習PINN

課程旨在逐步引導(dǎo)學員掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）的理論知識和實踐技能。從基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)開始，課程內(nèi)容逐步深入到PINN在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，并教授學員如何使用DeepXDE工具包來簡化PINN模型的開發(fā)和訓練。學員將學習搭建深度學習環(huán)境，設(shè)計多層感知機等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并應(yīng)用于解決實際問題。課程重點探討PINN如何結(jié)合物理定律和數(shù)據(jù)驅(qū)動學習，解決正問題和逆問題，以及在流體力學、固體力學等領(lǐng)域的應(yīng)用。此外，學員還將學習PINN在處理耦合系統(tǒng)和復(fù)雜系統(tǒng)中的應(yīng)用，如熱流耦合和電池系統(tǒng)預(yù)測。最后，課程將提升學員對PINN優(yōu)化技巧的理解，并介紹DeepXDE工具包的使用，以解決物理和化學領(lǐng)域的實際問題。

二、講師介紹

01

機器學習固態(tài)電解質(zhì)設(shè)計主講老師

機器學習固態(tài)電解質(zhì)主講老師來自全國重點大學、國家“985工程”、“211工程"重點高校，長期從事固態(tài)電解質(zhì)材料的第一性原理、分子動力學模擬研究，特別是在利用計算模擬方法和機器學習相結(jié)合來加速材料篩選，性能預(yù)測等方面有深入研究。他的授課方式淺顯易懂，特別擅長從簡單角度出發(fā)，逐漸深入講解復(fù)雜的理論知識和計算方法!目前共發(fā)表論文（Nature Catalysis， Nature Communications， Energy & Environmental Science， Advanced Energy Materials等）共四十余篇。曾任Joule， Journal of Materials Chemstry A等期刊審稿人。

02

機器學習鋰離子電池主講老師

機器學習鋰離子電池主講老師來自全國重點大學、國家“985工程”、“211工程”重點高校，長期從事鋰離子電池研究，特別是在利用計算模擬方法和機器學習技術(shù)解決鋰離子電池領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。在多個國際高水平期刊上發(fā)表 SCI檢索論文30余篇。他的授課方式深入淺出，能夠?qū)?fù)雜的理論知識和計算方法講解得清晰易懂！

03

機器學習催化劑設(shè)計主講老師

機器學習催化劑設(shè)計主講老師來自全國重點大學、國家“985工程”、“211工程”重點高校，長期從事機器學習輔助的催化劑設(shè)計與預(yù)測研究，在機器學習深度學習輔助的催化劑設(shè)計研究領(lǐng)域深耕多年，具有豐富的經(jīng)驗和扎實的基礎(chǔ)。在多個國際高水平期刊上發(fā)表 SCI檢索論文30余篇。他的授課方式深入淺出，能夠?qū)?fù)雜的理論知識和計算方法講解得清晰易懂！

04

深度學習PINN主講老師

PINN(物理知識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))與深度學習課程由來自全國重點大學、國家“985工程”、“211工程”重點高校老師主講。在機器學習領(lǐng)域具有深厚的理論基礎(chǔ)和實踐經(jīng)驗，特別是在運用深度學習技術(shù)解決復(fù)雜科學問題方面。研究成果已經(jīng)多次在國際權(quán)威期刊上發(fā)表累計30余篇。老師不僅在學術(shù)研究上成就斐然，而且在教學工作中也表現(xiàn)出極高的熱情和才華。他的授課風格通俗易懂，能夠?qū)⒊橄蟮睦碚撝R和復(fù)雜的計算方法講解得生動有趣，使得學員們能夠輕松理解并掌握。

專題一：機器學習固態(tài)電解質(zhì)設(shè)計

第一天：固態(tài)離子電解質(zhì)基礎(chǔ)與計算模擬入門

上午：固態(tài)離子電解質(zhì)：背景、挑戰(zhàn)與機遇

1.引言： 新能源需求與固態(tài)電池的重要性。

2.固態(tài)離子電解質(zhì)基礎(chǔ)：

2.1定義、分類（氧化物、硫化物、聚合物、復(fù)合電解質(zhì)等）。

2.2關(guān)鍵性能參數(shù)詳解：離子電導(dǎo)率、電子電導(dǎo)率、電化學穩(wěn)定性窗口、熱穩(wěn)定性、機械性能、界面相容性。

2.3離子在固態(tài)電解質(zhì)中的傳輸機制（空位、間隙、協(xié)同跳躍等）。

3.計算模擬為何重要？

3.1微觀尺度理解材料物理化學行為。

3.2輔助實驗設(shè)計與結(jié)果解釋。

3.3預(yù)測新材料及其性能。

4.常用材料數(shù)據(jù)庫介紹： Materials Project, OQMD等，以及如何檢索固體電解質(zhì)相關(guān)數(shù)據(jù)。

5.面臨的挑戰(zhàn)： 傳統(tǒng)試錯法效率低，計算模擬成本高，性能與穩(wěn)定性難以兼顧。

下午：固態(tài)電解質(zhì)的計算模擬方法與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

1.第一性原理計算（DFT）基礎(chǔ)：

1.1基本概念與近似（LDA, GGA, DFT+U）。

1.2計算電解質(zhì)的熱力學穩(wěn)定性（相圖構(gòu)建、分解能）。

1.3計算電化學穩(wěn)定性窗口。

1.4計算離子遷移能壘（NEB方法）。

2.分子動力學（MD）基礎(chǔ)：

2.1從頭算分子動力學（AIMD） vs. 經(jīng)典分子動力學（CMD）。

2.2利用AIMD計算離子擴散系數(shù)和離子電導(dǎo)率。

2.3力場的概念（針對特定體系，如聚合物/復(fù)合電解質(zhì)）。

3.計算模擬的局限性： 計算成本、時間尺度、體系尺寸限制 -> 引出機器學習的需求。

4.編程環(huán)境準備與基礎(chǔ)庫入門：

4.1Python環(huán)境搭建（Anaconda）。

4.2Numpy：數(shù)值計算基礎(chǔ)。

4.3Pandas：數(shù)據(jù)處理與分析。

4.4Matplotlib/Seaborn：數(shù)據(jù)可視化。

4.5Pymatgen：材料學數(shù)據(jù)處理與結(jié)構(gòu)操作入門。

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第二天：機器學習基礎(chǔ)與特征工程

上午：機器學習核心概念與常用算法

1.機器學習概述： 監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、強化學習。

2.機器學習工作流程： 問題定義 -> 數(shù)據(jù)收集 -> 數(shù)據(jù)預(yù)處理 -> 特征工程 -> 模型選擇 -> 模型訓練 -> 模型評估 -> 模型部署/應(yīng)用。

3.監(jiān)督學習（回歸與分類）：

3.1線性回歸、邏輯回歸。

3.2K-近鄰（KNN）。

3.3支持向量機（SVM）。

3.4決策樹。

4.非監(jiān)督學習：

4.1K-均值聚類（K-Means）。

4.2層次聚類。

4.3主成分分析（PCA）用于降維與可視化。

5.Scikit-learn庫核心功能介紹與使用。

下午：固態(tài)電解質(zhì)的特征工程與數(shù)據(jù)處理

1.特征工程的重要性： 如何將材料信息轉(zhuǎn)化為機器學習模型可理解的輸入。

2.常用特征類別：

2.1組分特征： 原子屬性（半徑、電負性、價電子數(shù)等）的統(tǒng)計量（平均、方差、范圍等）。

2.2結(jié)構(gòu)特征： 晶格參數(shù)、空間群、原子坐標、配位數(shù)、鍵長鍵角分布、Voronoi多面體分析、徑向分布函數(shù)（RDF）信息等。

2.3物理/化學特征（計算或?qū)嶒灒?帶隙、形成能、體積模量、已知電導(dǎo)率/穩(wěn)定性數(shù)據(jù)等。

3.特征生成工具： Pymatgen、Matminer、手動構(gòu)建。

4.數(shù)據(jù)預(yù)處理： 缺失值處理、數(shù)據(jù)標準化/歸一化、異常值檢測。

5.實戰(zhàn)一：固態(tài)電解質(zhì)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與特征提取

5.1任務(wù)：從數(shù)據(jù)庫（如Materials Project）下載固態(tài)電解質(zhì)數(shù)據(jù)，使用Pymatgen/Matminer提取組分和結(jié)構(gòu)特征，形成適用于機器學習的數(shù)據(jù)集（CSV/Pandas DataFrame）。

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第三天：模型評估、優(yōu)化與集成學習

上午：模型評估與優(yōu)化

1.模型評估指標：

1.1回歸：均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）、決定系數(shù)（R2）。

1.2分類：準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1分數(shù)、ROC曲線與AUC。

2.交叉驗證（Cross-Validation）： K折交叉驗證、留一法等，用于評估模型泛化能力。

3.模型選擇與避免過擬合/欠擬合： 學習曲線分析。

4.超參數(shù)調(diào)優(yōu)： 網(wǎng)格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）。

下午：集成學習與實踐

1.集成學習思想： Bagging (如隨機森林 Random Forest), Boosting (如AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM)。

2.隨機森林（Random Forest）原理與應(yīng)用。

3.梯度提升樹（Gradient Boosting）原理與應(yīng)用。

4.實戰(zhàn)二：基于集成學習的固態(tài)電解質(zhì)離子電導(dǎo)率預(yù)測

4.1任務(wù)：使用第二天構(gòu)建的數(shù)據(jù)集，訓練并比較多種監(jiān)督學習模型（如SVM, RF, GBT）預(yù)測離子電導(dǎo)率。運用交叉驗證評估模型性能，并使用網(wǎng)格搜索進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。分析特征重要性。

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第四天：深度學習及其在固態(tài)電解質(zhì)中的應(yīng)用

上午：深度學習基礎(chǔ)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)： 感知器、多層感知器（MLP）、激活函數(shù)（ReLU, Sigmoid, Tanh）、損失函數(shù)、梯度下降與反向傳播。

2.深度學習框架介紹： Pytorch / TensorFlow 基礎(chǔ)。

3.構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN/MLP）。

4.深度學習中的正則化： L1, L2, Dropout。

5.優(yōu)化算法： SGD, Adam, RMSprop。

下午：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）及其在材料科學中的應(yīng)用

1.為什么需要GNN？ 傳統(tǒng)特征工程的局限性，如何直接從原子結(jié)構(gòu)學習。

2.圖的基本概念： 節(jié)點（原子）、邊（鍵）、圖（晶體結(jié)構(gòu)/分子）。

3.GNN基本思想： 消息傳遞機制。

4.常用GNN架構(gòu)介紹： GCN, GAT, SchNet, MEGNet/ALIGNN等。

5.實戰(zhàn)三：使用DNN預(yù)測固態(tài)電解質(zhì)性質(zhì)

5.1任務(wù)：利用Pytorch構(gòu)建DNN模型，使用第三天處理好的特征數(shù)據(jù)進行離子電導(dǎo)率或穩(wěn)定性預(yù)測，與傳統(tǒng)ML模型對比。

6.實戰(zhàn)四：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固態(tài)電解質(zhì)性質(zhì)預(yù)測

6.1任務(wù)：利用現(xiàn)有的材料學GNN庫（如Pytorch Geometric, DGL配合相應(yīng)模型）構(gòu)建或調(diào)用預(yù)定義GNN模型，直接輸入晶體結(jié)構(gòu)信息預(yù)測離子電導(dǎo)率，并與基于特征工程的模型進行比較。

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第五天：機器學習加速材料發(fā)現(xiàn)與高級應(yīng)用

上午：機器學習驅(qū)動的材料設(shè)計與發(fā)現(xiàn)

1.高通量虛擬篩選： 結(jié)合材料數(shù)據(jù)庫與訓練好的ML模型，快速篩選大量候選材料，預(yù)測其關(guān)鍵性能（電導(dǎo)率、穩(wěn)定性），縮小實驗或高精度計算的范圍。

2.主動學習（Active Learning）： 通過迭代方式，讓模型選擇最有信息量的“下一個”計算/實驗點，用最少的數(shù)據(jù)達到最好的模型效果或最快發(fā)現(xiàn)目標材料。

3.貝葉斯優(yōu)化（Bayesian Optimization）： 用于優(yōu)化材料組分或結(jié)構(gòu)參數(shù)以達到目標性能。

4.機器學習與DFT/MD的結(jié)合：

4.1ML力場/勢函數(shù)：加速MD模擬。

4.2使用ML預(yù)測DFT計算的中間量或最終結(jié)果。

下午：綜合應(yīng)用與展望

1.實戰(zhàn)五：模擬高通量篩選流程

1.1任務(wù)：利用已訓練好的ML模型對一個“虛擬”的包含大量未探索成分/結(jié)構(gòu)的候選材料數(shù)據(jù)庫進行快速性能預(yù)測，識別出數(shù)個最有潛力的候選者。

2.案例研究： 展示已發(fā)表的利用ML成功發(fā)現(xiàn)或優(yōu)化固態(tài)電解質(zhì)的實例。

3.總結(jié)與展望： 機器學習在固態(tài)電解質(zhì)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展方向（如界面問題、多性能協(xié)同優(yōu)化、可解釋性、數(shù)據(jù)共享等）。

部分案例圖片：

專題二：機器學習鋰離子電池

第一天上午：鋰離子電池與機器學習基礎(chǔ)

鋰離子電池與機器學習背景：了解鋰離子電池的基本原理、發(fā)展歷程、應(yīng)用領(lǐng)域以及當前面臨的挑戰(zhàn)；介紹機器學習的定義、發(fā)展歷程、主要應(yīng)用領(lǐng)域以及與鋰離子電池研究的結(jié)合點，探討機器學習如何助力鋰離子電池性能提升和新材料研發(fā)。

Python基礎(chǔ)語法、函數(shù)、模塊和包、面向?qū)ο缶幊?/span>

機器學習庫介紹：Numpy、Pandas、Matpliotlib、Seaborn、Scikit-learn

第一天下午：監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習入門

監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習

K-近鄰、支持向量機、決策樹、線性回歸、邏輯回歸

實戰(zhàn)一、使用機器學習預(yù)測鋰離子電池性能：特征工程描述包括電池的充放電循環(huán)數(shù)據(jù)、溫度、電流、電壓、電池的制造參數(shù)、材料特性等，選擇不同的機器學習模型，例如決策樹、隨機森林、支持向量機，最后進行性能評估。

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第二天上午：聚類分析與集成學習

K-均值聚類、層次聚類、PCA、t-SNE

集成學習：隨機森林、Boosting

交叉驗證、性能指標、模型評估與選擇、網(wǎng)格搜索

實戰(zhàn)二、 特征選擇與聚類算法選擇：根據(jù)鋰離子電池的性能特征（如容量、能量密度、內(nèi)阻、循環(huán)穩(wěn)定性等），選擇合適的聚類算法（如K-均值聚類、層次聚類等），通過特征工程對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合聚類分析的格式。

聚類結(jié)果分析與降維驗證：對聚類結(jié)果進行分析，觀察不同聚類類別中電池的性能特點和分布規(guī)律，通過降維技術(shù)（如PCA、t-SNE）對聚類結(jié)果進行可視化驗證，判斷聚類結(jié)果的有效性和合理性，為鋰離子電池的性能分類和優(yōu)化提供依據(jù)。

第二天下午：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)與深度學習技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、激活函數(shù)、損失函數(shù)、梯度下降與反向傳播

Pytorch構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學習中的正則化技術(shù)：L1、L2、Dropout

優(yōu)化算法：SGD、Adam、RMSprop

超參數(shù)調(diào)優(yōu)：網(wǎng)格搜索、隨機搜索、貝葉斯優(yōu)化

實戰(zhàn)三、基于深度學習的高熵材料的虛擬高通量篩選： 收集和整理用于訓練的數(shù)據(jù)集，包括高熵材料的化學組成、晶體結(jié)構(gòu)、物理化學性質(zhì)等，使用準備好的數(shù)據(jù)集對深度學習模型進行訓練，并采用交叉驗證等方法來評估模型的泛化能力。

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第三天上午：高級深度學習架構(gòu)與應(yīng)用

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

注意力機制

Transformer架構(gòu)

生成對抗網(wǎng)絡(luò)

變分自編碼器

實戰(zhàn)四、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池性能預(yù)測：構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，選擇合適的架構(gòu)，如GCN、GAT等，來學習材料圖特征節(jié)點和邊的表示，用于預(yù)測鋰離子電池性能。

第三天下午：鋰離子電池材料的機器學習應(yīng)用

鋰離子正極材料的特征工程

實戰(zhàn)五、基于機器學習的鋰金屬正極材料的穩(wěn)定性預(yù)測：選擇合適的機器學習模型，如支持向量機、隨機森林、集成學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用適當?shù)脑u估指標，如準確率、召回率、F1分數(shù)等，來衡量模型預(yù)測鋰金屬正極材料穩(wěn)定性的性能。

實戰(zhàn)六、實驗引導(dǎo)的高通量機器學習分析：講解將機器學習模型集成到實驗流程中，優(yōu)化實驗過程，實現(xiàn)從實驗設(shè)計到數(shù)據(jù)分析的自動化和智能化。

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第四天上午：機器學習與多尺度模擬的結(jié)合

基于鋰離子電池的機器學習與多尺度模擬

機器學習、分子動力學模擬與第一性原理計算

機器學習與實驗結(jié)合

實戰(zhàn)七：介紹Materials Project數(shù)據(jù)庫的基本情況和功能，說明如何從該數(shù)據(jù)庫中提取與鋰離子電池相關(guān)的電數(shù)據(jù)，包括材料的晶體結(jié)構(gòu)、電子結(jié)構(gòu)、電化學性能等信息。

從Materials Project數(shù)據(jù)庫中提取電池電數(shù)據(jù)，利用深度學習技術(shù)來預(yù)測多價金屬離子電池的電極電壓，并開發(fā)了一個可解釋的深度學習模型，以加速多價金屬離子電池材料的設(shè)計和優(yōu)化。

第四天下午：機器學習在電池管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

機器學習在電池管理系統(tǒng)中的應(yīng)用介紹

電池管理系統(tǒng)（BMS）的功能與組成

電池充放電管理

電池安全與保護

電池健康狀態(tài)的指標

電池老化分析

實戰(zhàn)八、探討如何將物理模型（如電池的電化學模型、熱模型等）與機器學習模型相結(jié)合，利用物理模型的先驗知識和機器學習模型的數(shù)據(jù)驅(qū)動能力，提高對電池狀態(tài)的預(yù)測精度和可靠性，例如通過物理模型提供電池狀態(tài)的初始估計，再利用機器學習模型對實際數(shù)據(jù)進行擬合和修正，實現(xiàn)對電池長期性能和壽命的準確預(yù)測。

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第五天上午：機器學習在電池壽命預(yù)測中的應(yīng)用

實戰(zhàn)九：

收集鋰離子電池在不同充放電條件下的運行數(shù)據(jù)，包括電壓、電流、溫度、充放電時間等，這些數(shù)據(jù)是SOC和SOH估計的基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取等步驟，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學習模型輸入的格式，提高模型的估計精度。

選擇合適的機器學習模型（如線性回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)對模型進行訓練，通過交叉驗證等方法對模型的準確性和泛化能力進行評估，選擇最優(yōu)的模型用于鋰離子電池的SOC和SOH實時估計，通過實例代碼展示模型訓練和評估的過程，分析模型的性能指標和估計結(jié)果。

將訓練好的機器學習模型集成到BMS中，實現(xiàn)對鋰離子電池SOC和SOH的實時估計，通過實時監(jiān)測電池的狀態(tài)參數(shù)，利用模型進行快速準確的估計，為電池的充放電管理、安全保護和健康狀態(tài)評估提供實時數(shù)據(jù)支持，提高BMS的智能化水平和電池的使用效率。

第五天下午

實戰(zhàn)十：基于GRU、LSTM、Transformer鋰電池剩余壽命預(yù)測：重點講解如何設(shè)計GRU、LSTM或Transformer模型的架構(gòu)，包括層數(shù)、隱藏單元的數(shù)量、輸入和輸出維度等，比較GRU、LSTM和Transformer模型的性能。

實戰(zhàn)十一： 從文獻中收集的大量鋰離子數(shù)據(jù)集，基于注意力機制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法架構(gòu)，用于預(yù)測和監(jiān)測電池壽命。

專題三：機器學習催化劑設(shè)計專題

第一天：

第一天上午

理論內(nèi)容：

1.機器學習概述

2.材料與化學中的常見機器學習方法

3.應(yīng)用前沿

實操內(nèi)容：

1.Python基礎(chǔ)：變量和數(shù)據(jù)類型，列表，字典，if語句，循環(huán)，函數(shù)

2.Python科學數(shù)據(jù)處理：NumPy，Pandas，Matplotlib

案例一：隨著AI For Science時代的到來，機器學習以優(yōu)異的速度迅速擴展到各個領(lǐng)域。本次培訓詳細講解從下載到安裝，再到環(huán)境配置全流程。無論是數(shù)據(jù)科學新手還是進階學習者，都能借此掌握 Anaconda 操作要點，輕松搭建編程環(huán)境，為后續(xù) Python 開發(fā)、數(shù)據(jù)分析等工作筑牢基礎(chǔ)。

第一天下午

理論內(nèi)容：

1.sklearn基礎(chǔ)介紹

2.線性回歸原理和正則化

實操內(nèi)容：

1. 線性回歸方法的實現(xiàn)與初步應(yīng)用

2. L1和L2正則項的使用方法

3. 線性回歸用于HER催化劑的篩選

4. 符號回歸用于發(fā)現(xiàn)金屬催化氧化載體中金屬-載體相互作用

案例二：金屬-載體相互作用是多相催化中最重要的支柱之一，但由于其復(fù)雜的界面，建立一個基本的理論一直具有挑戰(zhàn)性?；趯嶒灁?shù)據(jù)、可解釋的機器學習、理論推導(dǎo)和第一性原理模擬，以建立了基于金屬-金屬和金屬-氧相互作用的金屬-氧化物相互作用的一般理論（符號回歸）。

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第二天上午

理論內(nèi)容：

1. 邏輯回歸

1.1原理

1.2 使用方法

2. K近鄰方法（KNN）

2.1 KNN分類原理

2.2 KNN分類應(yīng)用

3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的原理

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類

3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸

實操內(nèi)容：

1.邏輯回歸的實現(xiàn)與初步應(yīng)用

2.KNN方法的實現(xiàn)與初步應(yīng)用

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)

案例三：銅基合金催化劑因其良好的選擇性和過電位低等特點，在二氧化碳還原反應(yīng)（CO2RR）領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。為了實現(xiàn)對CO2RR合金催化劑的高效探索，通過實施嚴格的特征選擇過程，將特征空間的維數(shù)從13維降至5維，ML模型成功快速預(yù)測了CO2RR過程中關(guān)鍵中間體（HCOO、CO和COOH）的吸附能。

第二天下午

項目實操：

1.基于少特征模型的機器學習預(yù)測二氧化碳還原電催化劑

2.基于文本數(shù)據(jù)信息預(yù)測甲醇轉(zhuǎn)化率

這兩個實操項目同時穿插講解如下內(nèi)容

A1 機器學習材料與化學應(yīng)用的典型步驟

A1.1 數(shù)據(jù)采集和清洗

A1.2 特征選擇和模型選擇

A1.3 模型訓練和測試

A1.4 模型性能評估和優(yōu)化

案例四：結(jié)構(gòu)化材料合成路線對于化學家進行實驗和現(xiàn)代應(yīng)用（如機器學習材料設(shè)計）至關(guān)重要。近年來，化學文獻呈指數(shù)級增長，人工提取已發(fā)表文獻耗時耗力。本研究的重點是開發(fā)一種從化學文獻中提取pd基催化劑合成路線的自動化方法。并利用合成路線的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來訓練機器學習模型并預(yù)測甲烷轉(zhuǎn)化率的性能。

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第三天上午

理論內(nèi)容：

1．決策樹

1.1決策樹的原理

1.2決策樹分類

2． 集成學習方法

2.1集成學習原理

2.2隨機森林

2.3Bosting方法

3.樸素貝葉斯概率

3.1原理解析

3.2 模型應(yīng)用

4. 支持向量機

4.1分類原理

4.2核函數(shù)

實操內(nèi)容

1.決策樹的實現(xiàn)和應(yīng)用

2.隨機森林的實現(xiàn)和應(yīng)用

3.樸素貝葉斯的實現(xiàn)和應(yīng)用

4.支持向量機的實現(xiàn)和應(yīng)用

案例五：集成學習通過多層模型組合與融合，在提升模型性能方面極具優(yōu)勢。在數(shù)據(jù)挖掘中，面對海量且復(fù)雜的數(shù)據(jù)，單一模型往往難以全面捕捉數(shù)據(jù)特征。集成學習將弱學習器的性能結(jié)合，先由各基礎(chǔ)模型從不同角度挖掘數(shù)據(jù)，再通過加權(quán)等方式融合結(jié)果，能更全面地剖析機器學習結(jié)果。

第三天下午

項目實操

1.機器學習加速設(shè)計ORR和OER雙功能電催化劑

2.二元合金中雙官能團氧電催化劑的有效機器學習模型設(shè)計

3.SHAP機器學習可解釋性分析

這兩個實操項目同時穿插講解如下內(nèi)容

A1 模型性能的評估方法

A1.1 交叉驗證：評估估計器的性能

A1.2 分類性能評估

A1.3 回歸性能評估

案例六：氧還原反應(yīng)（ORR）和析氧反應(yīng)（OER）是清潔能源轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵。近年來，雙金屬位催化劑（DMSCs）因其原子利用率高、穩(wěn)定性強、催化性能好而受到廣泛關(guān)注。本研究采用密度泛函理論（DFT）和機器學習（ML）相結(jié)合的先進方法，研究吸附物在數(shù)百種潛在催化劑上的吸附自由能，來篩選對ORR和OER具有高活性的催化劑。

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第四天上午

理論內(nèi)容：

1. 無監(jiān)督學習

2.1 什么是無監(jiān)督學習

2.2 無監(jiān)督算法——聚類

2.3 無監(jiān)督算法——降維

2. 材料與化學數(shù)據(jù)的特征工程

2.1分子結(jié)構(gòu)表示

2.2 獨熱編碼

實操內(nèi)容：

鳶尾花數(shù)據(jù)集用于聚類實現(xiàn)和應(yīng)用

T-SNE實現(xiàn)和應(yīng)用

PCA的實現(xiàn)和應(yīng)用

層次聚類的實現(xiàn)和應(yīng)用

K-means聚類的實現(xiàn)和應(yīng)用

案例七：無監(jiān)督學習是從無標簽數(shù)據(jù)中挖掘模式與結(jié)構(gòu)，t-SNE作為其重要降維工具，專注于保留高維數(shù)據(jù)點間局部結(jié)構(gòu)。課程將深入講解t-SNE核心原理，如通過概率分布衡量點間相似性，以優(yōu)化KL散度實現(xiàn)降維，展示其在高維數(shù)據(jù)可視化中的強大作用。還會進行代碼實操，涵蓋數(shù)據(jù)加載、參數(shù)調(diào)優(yōu)、降維及可視化等環(huán)節(jié)，讓學員熟練掌握t-SNE在不同場景的應(yīng)用，助力探索數(shù)據(jù)潛在結(jié)構(gòu)與模式。

第四天下午

項目實操

理論內(nèi)容：

1.深度學習理論基礎(chǔ)

2.DNN、RNN、CNN、LSTM及Transformer基礎(chǔ)框架介紹

實操內(nèi)容

1. torch基礎(chǔ)練習

2. 應(yīng)用RNN、CNN、LSTM模型篩選光催化劑

案例八：近年來，結(jié)合高通量（HT）和機器學習（ML）的策略以加速有前途的新材料的發(fā)現(xiàn)已經(jīng)引起了人們的極大關(guān)注。因此，可以設(shè)計一種直觀的方法，通過數(shù)據(jù)庫并結(jié)合深度學習模型，并將它們與HT方法耦合，以尋找高效的2D水分解光催化劑。

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第五天上午

理論內(nèi)容：

1.圖深度學習理論基礎(chǔ)

2.圖深度學習應(yīng)用實例OC20、OC22電催化劑開發(fā)挑戰(zhàn)（ACS Catalysis）

實操內(nèi)容：

1. 圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建及可視化

2. PyTorch Geometric基礎(chǔ)介紹

案例九：近年來，在晶體性能預(yù)測領(lǐng)域，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（graph neural network，GNN）模型取得了長足的發(fā)展。GNN模型可以有效地從晶體結(jié)構(gòu)中捕捉高維晶體特征，從而在性能預(yù)測中獲得最佳性能。指導(dǎo)學員搭建圖深度學習開發(fā)環(huán)境，以順利構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)，并進行機器學習訓練。

第五天下午

項目實操（約2.5-3小時）

1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本概述及CGCNN代碼深度解讀應(yīng)用

2.基于圖論構(gòu)建反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)用于NO電還原反應(yīng)研究

3.Transformer輔助水氧化制備過氧化氫(WOR)及可解釋分析

案例十：氮氧化物排放嚴重影響我們的環(huán)境和人類健康。光催化脫硝（deNOx）因其低成本、無污染而備受關(guān)注，但實際生產(chǎn)中產(chǎn)生的是不需要的亞硝酸鹽和硝酸鹽，而不是無害的氮氣。揭示活性位點和光催化機理對改進工藝具有重要意義。本此課程以指導(dǎo)學員依據(jù)反應(yīng)中間體，建立圖反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以揭示反應(yīng)機理。

專題四：深度學習PINN專題

第一天：

課程目標：深入理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、架構(gòu)和在多個領(lǐng)域的應(yīng)用。掌握搭建深度學習開發(fā)環(huán)境的技能，包括使用Conda創(chuàng)建Python虛擬環(huán)境和安裝PyTorch等必要工具。學習設(shè)計和實現(xiàn)多層感知機（MLP）等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。通過實際案例，培養(yǎng)將理論知識應(yīng)用于解決復(fù)雜問題的能力。

Python與深度學習(上午)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強大的機器學習技術(shù)，在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用(圖像識別、自然語言處理、金融科技、推薦系統(tǒng)、環(huán)境科學等)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建模塊，包括神經(jīng)元、層、激活函數(shù)等核心組成部分。指導(dǎo)學員搭建深度學習開發(fā)環(huán)境，包括使用Conda創(chuàng)建Python虛擬環(huán)境、PyTorch等必要的工具和庫的安裝。講述利用Numpy從文件讀取存儲，到數(shù)據(jù)類型、矩陣變換和tensor的常用計算。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建(下午)

案例一：多層感機預(yù)測材料屬性

在材料科學領(lǐng)域，準確預(yù)測材料的屬性對于新材料的設(shè)計和發(fā)現(xiàn)具有重要意義。傳統(tǒng)的預(yù)測方法依賴于復(fù)雜的理論模型或耗時的實驗測試。隨著機器學習技術(shù)的發(fā)展，我們可以使用多層感知機（MLP）來快速、準確地從材料的化學式中學習并預(yù)測其屬性。

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第二天

課程目標：深入理解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）如何融合物理定律和數(shù)據(jù)驅(qū)動學習。學習如何利用PINN解決正問題和逆問題。通過實際案例，培養(yǎng)使用PINN進行建模和預(yù)測的技能。通過摩擦系數(shù)識別反演案例，掌握如何使用PINN從噪聲數(shù)據(jù)中反求物理參數(shù)。學習如何使用PINN來解決導(dǎo)熱擴散問題，包括如何將物理定律（如擴散方程）嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。

PINN——方法原理(上午)

案例二：摩擦系數(shù)識別反演

物理信息學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強大的工具，它結(jié)合了深度學習技術(shù)和物理定律，使其不僅可以解決給定輸入預(yù)測輸出的問題，而且可以處理利用給定輸出確定模型參數(shù)。本案例利用存在噪聲的觀測數(shù)據(jù)識別阻尼振動方程中的摩擦系數(shù)μ。

PINN——傳熱擴散(下午)

案例三：線性熱傳導(dǎo)問題

熱傳導(dǎo)是熱力學和傳熱學中的一個核心概念，它涉及研究在穩(wěn)態(tài)條件下熱量如何在物體內(nèi)部傳遞。在許多工程和物理問題中，理解和預(yù)測熱傳導(dǎo)過程對于確保材料的性能、優(yōu)化熱管理系統(tǒng)以及保障結(jié)構(gòu)的完整性至關(guān)重要。對于具有恒定熱導(dǎo)率的均質(zhì)物體，熱傳導(dǎo)過程可以通過一維穩(wěn)態(tài)傳導(dǎo)方程來描述。

案例四：污染物向地下遷移擴散

地下水污染是一個全球性的環(huán)境問題，準確預(yù)測污染物的擴散和遷移過程對于制定有效的環(huán)境修復(fù)策略至關(guān)重要。物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬污染物向地下遷移擴散的問題上具有顯著的應(yīng)用潛力。污染物在地下水中的遷移通?？梢酝ㄟ^擴散方程來描述。

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第三天

課程目標：深化對物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在流體力學和固體力學中應(yīng)用的理解，并提高將這一先進技術(shù)應(yīng)用于解決實際工程問題的能力。通過分析和實踐Burgers方程、流體遇阻行為、振動梁響應(yīng)以及能量損失方法等案例，掌握如何將這些模型應(yīng)用于流體力學中的粘性流體動力學問題和流體遇阻行為的研究，以及固體力學中的振動梁動力學問題和基于能量損失的載荷響應(yīng)分析。

PINN——流體力學(上午)

案例五：粘性流體動力學

Burgers方程是流體力學中的一個基本方程，它通過結(jié)合對流和擴散效應(yīng)來描述一維流體在考慮流體粘性的情況下運動。案例描述了封閉流體環(huán)境中給予一個初始正弦波形式的位移擾動而激發(fā)的流體運動。

案例六：流體遇阻行為研究

流體繞過障礙物時的行為在工程和環(huán)境科學中非常重要，例如在設(shè)計建筑物、橋梁和飛機時預(yù)測和控制空氣流動，以及在水處理和海洋工程中研究水流模式。通過結(jié)合物理定律和數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，PINNs能夠提高預(yù)測的準確性和效率，為工程應(yīng)用提供科學依據(jù)。

PINN——固體力學(下午)

案例七：振動梁動力學與結(jié)構(gòu)特性參數(shù)反演

在固體力學領(lǐng)域，研究兩端固定梁在初始時刻受到正弦波形縱向振動激勵的響應(yīng)，是一個經(jīng)典的動力學問題。該問題還涉及到波動方程的求解，對理解固體材料的動態(tài)響應(yīng)特性和優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計均具有重要的意義。

案例八：基于能量損失的載荷響應(yīng)

在工程領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)的響應(yīng)分析對于預(yù)測和設(shè)計結(jié)構(gòu)在實際載荷下的變形和應(yīng)力分布至關(guān)重要。傳統(tǒng)的PINN通?；诳刂品匠虂眍A(yù)測結(jié)構(gòu)響應(yīng)，在處理復(fù)雜載荷問題需要長時間訓練。通過能量衡算而不是直接求解控制方程的方法，可以更有效地處理非線性問題。

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第四天

課程目標：熟練掌握PINN在處理耦合系統(tǒng)和復(fù)雜系統(tǒng)，如不規(guī)則幾何體內(nèi)的熱流耦合和電池系統(tǒng)中的應(yīng)用。通過深入學習，學員將能夠?qū)INN技術(shù)應(yīng)用于解決實際工程和科學問題，特別是在流體力學和熱傳遞的耦合系統(tǒng)，以及電池健康狀態(tài)預(yù)測等領(lǐng)域。理解流體流動與熱傳遞之間的相互作用，以及這些相互作用如何影響系統(tǒng)性能。掌握如何使用PINN進行電池健康狀態(tài)的預(yù)測，以及如何將電池理論融入PINN模型中。

PINN——耦合系統(tǒng)(上午)

案例九：頂蓋驅(qū)動空腔

頂蓋驅(qū)動空腔問題是計算流體力學中的一個經(jīng)典問題，用于測試和驗證數(shù)值方法的準確性，因為它產(chǎn)生了豐富的流體動力學行為，包括渦流、速度分布和壓力場。

案例十：鰭片熱流耦合

鰭片熱流耦合在工業(yè)應(yīng)用中非常常見，如在散熱器、熱交換器和電子冷卻設(shè)備中。在這些系統(tǒng)中，流體的流動與鰭片的熱傳遞之間存在復(fù)雜的相互作用。流體動力學影響熱傳遞效率，而熱傳遞過程也會影響流體的流動特性。因此，理解和預(yù)測這種耦合系統(tǒng)的動態(tài)行為對于優(yōu)化設(shè)計至關(guān)重要。

PINN——鋰電系統(tǒng)(下午)

案例十一：鋰電健康狀態(tài)預(yù)測

鋰離子電池健康狀態(tài)是指電池當前容量與其初始容量的比值，是衡量電池性能和壽命的關(guān)鍵指標。鋰離子電池健康狀態(tài)的準確預(yù)測對于電池管理系統(tǒng)、電動汽車和可再生能源存儲等領(lǐng)域至關(guān)重要。物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地整合電化學理論和實驗數(shù)據(jù)，從而對電池的健康狀況進行準確預(yù)測。

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第五天

課程目標：提升對PINN的優(yōu)化技巧，并讓學會使用DeepXDE工具包來解決實際問題。掌握并應(yīng)用加權(quán)PINN和小批次訓練法等優(yōu)化技巧，以提高模型的預(yù)測準確性和收斂性。學習并實踐使用DeepXDE工具包，以簡化PINN模型的開發(fā)和訓練過程。通過半導(dǎo)體器件和化學反應(yīng)案例，了解如何將DeepXDE應(yīng)用于實際的物理和化學問題。

PINN——優(yōu)化技巧(上午)

案例十二：加權(quán)物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

通過在損失函數(shù)中添加權(quán)重，加權(quán)PINN能夠更準確地捕捉模型的初始條件，從而在整個時間范圍內(nèi)提供更準確的預(yù)測。這種方法對于理解和預(yù)測材料的界面動力學以及相關(guān)的工程問題具有重要意義。

案例十三：小批次訓練法

小批次訓練法是一種在深度學習中用于提高性能的技術(shù)。與全批量梯度下降相比，小批量處理有助于更好地避免不太理想的局部最小值。研究發(fā)現(xiàn)，小批量方法可以促進用于近似相場方程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂。

PINN——工具介紹(DeepXDE) (下午)

案例十四：半導(dǎo)體器件中的電勢分布

在半導(dǎo)體物理中，了解電勢如何在器件中變化對于設(shè)計和優(yōu)化器件性能至關(guān)重要。泊松方程描述了電場（電勢的負梯度）與自由電荷密度之間的關(guān)系，在電勢變化是由電荷分布引起的物理情境下適用。本案例我們關(guān)注一個一維半導(dǎo)體納米線，由于摻雜的影響，在內(nèi)部產(chǎn)生了電勢變化。

案例十五：擴散化學反應(yīng)的參數(shù)辨識

在化學工業(yè)中，反應(yīng)器是進行化學反應(yīng)的核心設(shè)備。理解和控制反應(yīng)器內(nèi)的反應(yīng)動力學對于提高反應(yīng)效率、優(yōu)化產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量至關(guān)重要。本案例考慮一個理想反應(yīng)器，其中兩種化學物質(zhì)A和B發(fā)生反應(yīng)，其反應(yīng)過程可以用一個擴散-反應(yīng)系統(tǒng)描述。

學員反饋

課程會議完畢后老師長期解疑，課程群不解散，往期會議學員對于會議質(zhì)量和授課方式一致評價極高！

課程特色及授課方式

線上授課時間和地點自由，建立專業(yè)課程群進行實時答疑解惑，理論＋實操授課方式結(jié)合大量實戰(zhàn)案例與項目演練，聚焦人工智能技術(shù)在固態(tài)電解質(zhì)和鋰離子電池領(lǐng)域的最新研究進展，課前發(fā)送全部學習資料，課程提供全程答疑解惑；

完全貼合學員需求的課程體系設(shè)計，定期更新的前沿案例，由淺入深式講

解，課后提供無限次回放視頻，免費贈送二次學習，發(fā)送全部案例資料，永不解散的課程群答疑可以與相同領(lǐng)域內(nèi)的老師同學互動交流問題，讓求知的路上不再孤單！

增值服務(wù)

1、凡參加人員將獲得本次課程學習資料及所有案例模型文件；

2、課程結(jié)束可獲得本次所學專題全部回放視頻；

3、課程會定期更新前沿內(nèi)容，參加本次課程的學員可免費參加一次本單位后期舉辦的相同專題課程（任意一期）

會議時間

機器學習固態(tài)電解質(zhì)設(shè)計：

2025.06.07----2025.06.08（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）

2025.06.12----2025.06.13（晚上19.00-22.00）

2025.06.14----2025.06.15（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）

騰訊會議 線上授課（共五天課程 提供全程視頻回放和課程群答疑）

機器學習鋰離子電池：

2025.06.02（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）

2025.06.07----2025.06.08（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）

2025.06.14----2025.06.15（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）

騰訊會議 線上授課（共五天課程 提供全程視頻回放和課程群答疑）

機器學習催化劑設(shè)計：

2025.6.14----2025.6.15(上午9:00-11:30下午13:30-17:00)

2025.6.16----2025.6.17(晚上19:00-22:00)

2025.6.21----2025.6.22(上午9:00-11:30下午13:30-17:00)

騰訊會議 線上授課（共五天課程 提供全程視頻回放和課程群答疑）

深度學習PINN：

2025.06.09----2025.06.12（晚上19.00-22.00）

2025.06.18----2025.06.19（晚上19.00-22.00）

2025.06.21----2025.06.22（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）

騰訊會議 線上授課（共五天課程 提供全程視頻回放和課程群答疑）

課程費用

課程費用：

機器學習固態(tài)電解質(zhì)設(shè)計、機器學習催化劑設(shè)計

每人每班￥4980元（包含會議費、資料費、提供課后全程回放資料）

機器學習鋰離子電池、深度學習PINN

每人每班￥4680元（包含會議費、資料費、提供課后全程回放資料）

早鳥價：提前報名繳費學員可得300元優(yōu)惠（僅限前15名）

套餐價：

兩門同報：同時報名兩門課程￥9080元

三門同報：同時報名三門課程12880元

四門同報：同時報名四門課程15880元

報名費用可開具正規(guī)報銷發(fā)票及提供相關(guān)繳費證明、邀請函，可提前開具報銷發(fā)票、文件用于報銷

報名咨詢方式

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聯(lián)系人老師

咨詢電話｜17654576050（微信同號）

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