如何从零开始训练AI生成材料结构?

当前时间： 2026-08-16 18:30:43 分类：办公文件评论(0)

如何从零开始训练AI生成材料结构?

在材料科学的前沿，人工智能正以前所未有的方式加速新材料的发现与优化。

2023年11月29日，谷歌在Nature发文：AI帮助实现了220万种新的无机材料结构；

同日，材料基因组发起人Ceder也在Nature发文，17天内完成355个实验，平均每天合成超过2种新材料！

2025年1月，微软在Nature重磅发布一款生成式AI工具，能将稳定性提升2倍，实验验证误差低于20%！

此外，目前的顶级期刊、重大科研项目等都要求融入AI驱动的设计思路，为此我们设计了：生成式AI+材料结构设计培训。本课程将带大家进入生成式AI（Generative AI）的世界，探索其如何革新材料结构设计，能够快速预测、生成和优化新型材料，抓住AI浪潮，提升科研竞争力！

学完本次课程，将掌握：

✅生成式AI的基本原理（如GAN、VAE、扩散模型）

✅计算材料科学的核心概念及数据处理方法

✅如何使用AI生成新型材料结构（如纳米材料、合金、超材料等）

✅真实案例解析：AI如何助力新材料的研发和产业应用

✅亲自实践——利用Python训练AI模型，生成创新材料设计

适合对象：本课程面向对人工智能或材料科学感兴趣的同学，即使没有编程或AI背景也能轻松入门。

未来方向：生成式AI正在成为材料设计、半导体研发、纳米技术、能源材料等领域的核心工具。本课程将帮助大家掌握这项前沿技术，为未来研究或职业发展奠定坚实基础！

🔹 AI如何创造新材料？

🔹 如何用深度学习加速材料设计？

🔹 如何从零开始训练AI生成材料结构？

如果这些问题激发了你的兴趣，欢迎加入我们的课程，一起探索AI+材料科学的无限可能！🚀

01

讲师介绍

郑老师，亚洲某顶尖高校助理教授，在海外学习和工作多年。主要从事于基于深度学习和有限元模拟的材料设计。在Advanced materials等期刊上发表文章30余篇，谷歌学术被引1000余次，H-index 18。并担任Nature machine intelligence等数十个期刊审稿人。

02

课程特色

1. 跨学科融合：生成式AI × 材料科学

本课程以材料科学为核心应用场景，结合人工智能、机器学习和生成式AI的最新进展，构建从原理 → 方法 → 应用的完整知识体系。学员不仅能掌握AI技术本身，还能理解其在原子、分子、微观和宏观尺度材料结构设计中的独特价值。

2. 理论与实践并重

课程配备实例操作，涵盖有限元计算、数据库构建、神经网络训练、生成式模型搭建、可视化科研绘图等。学员将动手完成从数据收集、模型训练到材料逆向设计的完整流程，真正做到“学以致用”。

3. 全面覆盖生成式AI模型

从基础的MLP、CNN到前沿的GAN、扩散模型、与大语言模型，学员将系统理解生成式模型的框架、差异与适用场景，并通过案例掌握如何选择和构建模型解决实际材料问题。

4. 多尺度材料设计案例

课程设置了分子尺度（药物设计）、微米尺度（超材料逆向设计）和宏观层次（复合材料力学与传导性能）的应用案例，帮助学员建立从微观到宏观的跨尺度设计思维。

5. 面向未来的前沿探索

课程最后聚焦大语言模型、自动化实验、大数据驱动的材料发现，帮助学员洞察材料科学与AI交叉领域的前沿挑战与发展趋势，为科研与产业应用做好准备。

6. 适合多层次背景的学习者

课程面向初学者设计，逐步引导学员掌握生成式AI与材料设计的基本技能，同时也为已有科研基础的学习者提供最新方法与研究前沿，兼具启蒙性与前沿性。

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课表一览

总课时: 18 小时(6个章节，每个章节3小时)

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课程简介

1. 生成式AI模型的简介（3 小时）

AI、机器学习，以及生成式AI的介绍

什么是AI？什么是机器学习?

监督式学习、无监督式学习和强化学习

什么是生成式AI?与传统方式有什么不同？

材料结构设计简介

材料结构设计: 原子结构、晶体结构、聚合物、超材料

材料模拟方法（密度泛函数, 分子动力学, 有限元模拟等）

实例操作1：用有限元法计算复合材料力学和传导性质
实例操作2：用有限元法计算超材料的单轴压缩大变形
实例操作3：用均质化法计算复合材料的弹性矩阵

生成式AI与材料设计如何碰撞

数据驱动的设计
AI设计材料实例

2. 生成式AI模型的简介（3 小时）

深度学习的基础

基本的神经网格：MLPs, CNNs, Graph neural nets, and Transformers
实例操作4：如何构建机器学习环境
实例操作5：神经网格的参数解释
实例操作6：组装第一个神经网格：用MLP预测3D力学超材料的性能

生成式模型简介

Variational Autoencoders (VAEs)
Generative Adversarial Networks (GANs)
Diffusion Models
Flow-based models

生成式模型实战

实例操作3：构建第一个生成式模型，以diffusion model为例

3. 训练数据准备（3 小时）

材料科学数据库

流行的数据库(Materials Project, OQMD, NOMAD, etc.)
如何用Python API收集与处理网络数据库

机器学习前的数据处理

编码数据
可视化材料结构 (graphs, images, voxels)

数据库构建实战

实例操作4：构建你的网络数据库与本地数据库

4. 实例操作5：分子尺度的药物生成与性能预测（3 小时）

用图神经网格预测分子性质：以血脑屏障通透性为例

分子结构数据库的调用以及编码
图神经网格构建以及训练

新药物分子的生成

基于图神经网格的GAN的构建与训练

可视化训练结果以及科研绘图

提取训练数据
生成nature风格的训练结果图片

5. 微米尺度的材料逆向设计（3 小时）

构建一个负泊松比超材料数据库

基于Python的几何构建
杨氏模量与泊松比的计算模拟

2D负泊松比超材料的逆向设计

条件式GAN的构建
模型训练
超材料的逆向设计

3D点阵超材料的逆向设计

材料数据库构建（体积分数、杨氏模量、传导率等）
基于3D CNN的GAN构建
训练与逆向设计

6. 挑战与前沿（3 小时）

基于大语言模型的材料结构设计（1 小时）

文字生成材料微观结构

大数据、自动化实验与材料发现（1 小时）

基于大数据的材料生成与发现
自动化实验的材料制备与发现

未来趋势与挑战

计算成本、数据限制、以及模型的可解释性
AI在材料科学中的未来以及展望

05

报名方式

主办单位：深圳华算科技有限公司（拥有VASP、Materials Studio、Gaussian、LAMMPS商业版权）

培训形式：线上课程，课程群永不解散，随时提问，及时解答。

课程费用：3980元，提供增值税普通发票及邀请函。请提前报名，我们会根据学员课前反馈，适当增加课程内容。老客户有优惠，请联系华算科技-陈丹咨询。

报名方式：识别下方二维码报名，或者联系手机190-0660-1146。

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缴费方式

1. 银行转账汇款

收款单位：深圳华算科技有限公司

银行账号：758869652456

开户行：中国银行深圳西丽支行

注意：付款时请备注“姓名+单位+机器学习”

2. 支付宝转账

企业支付宝账户：hskj@v-suan.com

请核对户名：深圳华算科技有限公司

注意：付款时请备注“姓名+单位+机器学习”

3. 刷卡/扫码支付

可通过公司微信收款码刷公务卡，请扫码填写报名信息以便我们提前为您准备发票等报销手续。

划重点：请先添加课程客服微信报名再缴费！

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