鋰金屬在固態(tài)電解質(zhì)界面處的復(fù)雜形態(tài)演化限制了固態(tài)電池的性能，導(dǎo)致反應(yīng)不均與接觸失效。受生物形態(tài)發(fā)生的啟發(fā)，國(guó)際頂級(jí)團(tuán)隊(duì)提出了一種界面自調(diào)控策略：通過(guò)可變形第二相根據(jù)局部電化學(xué)-力學(xué)刺激在界面處動(dòng)態(tài)聚集，從而增強(qiáng)界面接觸。當(dāng)含有5至20摩爾百分比電化學(xué)惰性鈉域的鋰電極進(jìn)行剝離時(shí)，鈉會(huì)自發(fā)在界面處聚集并發(fā)生形變，在不阻礙鋰傳輸?shù)那疤嵯聦?shí)現(xiàn)緊密電接觸。通過(guò)操作態(tài)X射線斷層掃描和電子顯微鏡表征證實(shí)，該過(guò)程能有效減少孔隙形成并提升低堆疊壓力下的循環(huán)性能。這種通過(guò)添加電化學(xué)惰性堿金屬來(lái)提升性能的反直覺(jué)策略，證明了界面自調(diào)控機(jī)制在固態(tài)電池中的實(shí)用價(jià)值。

鋰離子電池作為現(xiàn)代能源存儲(chǔ)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(chǎng)耦合的復(fù)雜挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法受限于高成本與長(zhǎng)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(dòng)力學(xué)行為。機(jī)器學(xué)習(xí)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘與模式識(shí)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(guò)高通量計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合，可快速篩選電極材料并預(yù)測(cè)其電化學(xué)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(dòng)的狀態(tài)估計(jì)方法（如SOC、SOH預(yù)測(cè)）突破了傳統(tǒng)模型的精度限制；在系統(tǒng)層面，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)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(xué)依據(jù)。隨著實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)積累與算法創(chuàng)新，機(jī)器學(xué)習(xí)正推動(dòng)鋰離子電池研究從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向智能設(shè)計(jì)范式轉(zhuǎn)變，為下一代高性能、高安全性電池的開(kāi)發(fā)開(kāi)辟新方向。

能源存儲(chǔ)技術(shù)作為可再生能源發(fā)展的關(guān)鍵支撐，正迎來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)遇。固態(tài)電池因其高能量密度、安全性和長(zhǎng)循環(huán)壽命等優(yōu)勢(shì)，被視為下一代儲(chǔ)能技術(shù)的核心方向。人工智能技術(shù)的融入，為固態(tài)電池的研發(fā)、制造和系統(tǒng)優(yōu)化提供了全新的技術(shù)路徑。

采用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)（包括無(wú)監(jiān)督、有監(jiān)督、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等），結(jié)合密度泛函理論（DFT）、分子動(dòng)力學(xué)模擬（MDS）及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)并優(yōu)化模型，提高了ML在高能量密度電池材料（正負(fù)極、電解質(zhì)）設(shè)計(jì)、固態(tài)電解質(zhì)開(kāi)發(fā)、快充技術(shù)優(yōu)化、電池壽命預(yù)測(cè)及回收利用等過(guò)程中的應(yīng)用，分析了不同ML算法在材料篩選、性能預(yù)測(cè)等方面的作用。解決了電池研究中數(shù)據(jù)庫(kù)不完整、模型精度低、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證難等問(wèn)題，通過(guò)針對(duì)性數(shù)據(jù)集構(gòu)建、策略性模型選擇等，為突破高能量密度、固態(tài)電解質(zhì)開(kāi)發(fā)等五大挑戰(zhàn)提供了方向，推動(dòng)ML與電池科學(xué)的融合。

項(xiàng)目專題

機(jī)器學(xué)習(xí)鋰離子電池專題

機(jī)器學(xué)習(xí)固態(tài)電池專題

機(jī)器學(xué)習(xí)催化劑設(shè)計(jì)專題

學(xué)習(xí)目標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)鋰離子電池專題

1. 使學(xué)員了解鋰離子電池的基本原理和特性，以及機(jī)器學(xué)習(xí)在電池技術(shù)中的應(yīng)用背景。通過(guò)學(xué)習(xí)Python編程語(yǔ)言，使學(xué)員能夠熟練使用基礎(chǔ)語(yǔ)法、函數(shù)、模塊、包和面向?qū)ο缶幊蹋寣W(xué)員熟悉并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。

2. 使學(xué)員理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)，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(xué)習(xí)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(jī)制、Transformer架構(gòu)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和變分自編碼器。

3. 培養(yǎng)學(xué)員在鋰離子電池正極材料特性工程方面的實(shí)戰(zhàn)能力。通過(guò)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，使學(xué)員能夠使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)鋰離子電池性能、穩(wěn)定性，并進(jìn)行電池性能分類(lèi)。理解如何將機(jī)器學(xué)習(xí)與分子動(dòng)力學(xué)模擬、第一性原理計(jì)算以及實(shí)驗(yàn)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(xué)習(xí)：使學(xué)員了解BMS的功能與組成，并能夠應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行電池充放電策略的優(yōu)化。培養(yǎng)學(xué)員使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行鋰離子電池的實(shí)時(shí)充電狀態(tài)（SOC）和健康狀態(tài)（SOH）估計(jì)。

5. 拓寬學(xué)員的國(guó)際視野，讓他們接觸和學(xué)習(xí)國(guó)際上的先進(jìn)研究成果。培養(yǎng)具備跨學(xué)科整合能力的學(xué)員，使他們能夠在鋰離子電池、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域之間架起橋梁，開(kāi)展創(chuàng)新性研究。

機(jī)器學(xué)習(xí)固態(tài)電池專題

1. 掌握固態(tài)電池（SSB）的發(fā)展使命，基本構(gòu)成、固態(tài)電解質(zhì)分類(lèi)，工作原理、關(guān)鍵挑戰(zhàn)與性能評(píng)估。

2. 了解利用第一性原理（DFT）和分子動(dòng)力學(xué)（MD）及其相關(guān)工具（如VASP, CP2K, LAMMPS, Gromacs）計(jì)算固態(tài)電池關(guān)鍵材料（電極、電解質(zhì)）及界面性質(zhì)的基本方法。

3. 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、常用算法及其在材料科學(xué)，特別是固態(tài)電池領(lǐng)域的應(yīng)用流程。

4. 學(xué)習(xí)如何為固態(tài)電池體系（包括電極、電解質(zhì)、界面）構(gòu)建有效的特征描述符以及如何利用VASP等DFT工具對(duì)該類(lèi)描述符進(jìn)行計(jì)算。

5. 熟練運(yùn)用Python及其相關(guān)庫(kù)（Numpy, Pandas, Scikit-learn, Pytorch/TensorFlow, Pymatgen, ASE）處理固態(tài)電池相關(guān)數(shù)據(jù)并構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

6. 掌握利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等模型預(yù)測(cè)固態(tài)電池關(guān)鍵性能（如界面穩(wěn)定性、離子電導(dǎo)率、循環(huán)壽命等）的方法。

7. 學(xué)習(xí)使用機(jī)器學(xué)習(xí)加速新型固態(tài)電池材料體系（特別是穩(wěn)定的界面組合）的發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)，如利用Matminer工具結(jié)合Material Project數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行高通量篩選。

8. 掌握使用機(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)計(jì)算模擬（DFT/MD）結(jié)合，進(jìn)行多尺度研究的策略，利用先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如Deepmd-kit, MACE等加速材料的研發(fā)。

機(jī)器學(xué)習(xí)催化劑專題

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

2.課程助力學(xué)員精準(zhǔn)把握傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法與深度學(xué)習(xí)算法的本質(zhì)差異，熟練掌握 sklearn、torch 等主流第三方庫(kù)的核心功能與應(yīng)用技巧。通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)與實(shí)踐，學(xué)員將能夠靈活運(yùn)用樹(shù)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(xué)研究場(chǎng)景。同時(shí)，借助機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性分析方法，深入挖掘數(shù)據(jù)背后的科學(xué)規(guī)律，精準(zhǔn)闡釋催化反應(yīng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與理論解析的深度融合，為科學(xué)研究提供創(chuàng)新分析視角與可靠技術(shù)支撐。

3.通過(guò)培養(yǎng)學(xué)員將機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)與第一性原理或者實(shí)驗(yàn)結(jié)合，以實(shí)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(shì)，機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力，可挖掘催化過(guò)程中的隱藏規(guī)律，第一性原理則能從量子力學(xué)層面揭示催化反應(yīng)的本質(zhì)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為模型提供真實(shí)可靠的驗(yàn)證基礎(chǔ)。同時(shí)，引導(dǎo)學(xué)員運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，將在某一催化體系中訓(xùn)練得到的模型，快速應(yīng)用到相似體系，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的高效復(fù)用。此外，借助機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性研究，還能幫助學(xué)員深入理解催化反應(yīng)機(jī)制，為進(jìn)一步優(yōu)化催化材料性能、設(shè)計(jì)新型催化體系提供理論支撐，推動(dòng)催化領(lǐng)域朝著智能化、精準(zhǔn)化方向邁進(jìn)。

4.圖拓?fù)浣Y(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(guò)程中存在大量繁雜的中間體，這為圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的構(gòu)建提供了豐富的數(shù)據(jù)來(lái)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(biāo)屬性之間的映射關(guān)系。通過(guò)培養(yǎng)學(xué)員跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、跨范式的科學(xué)思維，有望為新材料發(fā)現(xiàn)開(kāi)辟新的研究范式。

講師介紹

機(jī)器學(xué)習(xí)鋰離子電池講師介紹

來(lái)自全國(guó)重點(diǎn)大學(xué)、國(guó)家“985工程”、“211工程”重點(diǎn)高校，長(zhǎng)期從事鋰離子電池研究，特別是在利用計(jì)算模擬方法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決鋰離子電池領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題。在多個(gè)國(guó)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(shí)和計(jì)算方法講解得清晰易懂！

機(jī)器學(xué)習(xí)固態(tài)電池講師介紹

來(lái)自全國(guó)重點(diǎn)大學(xué)、國(guó)家“985工程”、“211工程"重點(diǎn)高校，長(zhǎng)期從事固態(tài)電解質(zhì)材料的第一性原理、分子動(dòng)力學(xué)模擬研究，特別是在利用計(jì)算模擬方法和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合來(lái)加速材料篩選，性能預(yù)測(cè)等方面有深入研究。他的授課方式淺顯易懂，特別擅長(zhǎng)從簡(jiǎn)單角度出發(fā)，逐漸深入講解復(fù)雜的理論知識(shí)和計(jì)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。

機(jī)器學(xué)習(xí)催化劑講師介紹

來(lái)自全國(guó)重點(diǎn)大學(xué)、國(guó)家“985工程”、“211工程”重點(diǎn)高校，長(zhǎng)期從事機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的催化劑設(shè)計(jì)與預(yù)測(cè)研究，在機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)輔助的催化劑設(shè)計(jì)研究領(lǐng)域深耕多年，具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和扎實(shí)的基礎(chǔ)。在多個(gè)國(guó)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(shí)和計(jì)算方法講解得清晰易懂！

課程大綱

機(jī)器學(xué)習(xí)鋰離子電池專題

第一天上午：鋰離子電池與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

鋰離子電池與機(jī)器學(xué)習(xí)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(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)；介紹機(jī)器學(xué)習(xí)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(diǎn)，探討機(jī)器學(xué)習(xí)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(yǔ)法、函數(shù)、模塊和包、面向?qū)ο缶幊?/span>

機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)介紹：Numpy、Pandas、Matpliotlib、Seaborn、Scikit-learn

第一天下午：監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)入門(mén)

監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)

K-近鄰、支持向量機(jī)、決策樹(shù)、線性回歸、邏輯回歸

實(shí)戰(zhàn)一：使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)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(jī)器學(xué)習(xí)模型，例如決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)，最后進(jìn)行性能評(píng)估。

第二天上午：聚類(lèi)分析與集成學(xué)習(xí)

K-均值聚類(lèi)、層次聚類(lèi)、PCA、t-SNE

集成學(xué)習(xí)：隨機(jī)森林、Boosting

交叉驗(yàn)證、性能指標(biāo)、模型評(píng)估與選擇、網(wǎng)格搜索

實(shí)戰(zhàn)二： 特征選擇與聚類(lèi)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(lèi)算法（如K-均值聚類(lèi)、層次聚類(lèi)等），通過(guò)特征工程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合聚類(lèi)分析的格式。

聚類(lèi)結(jié)果分析與降維驗(yàn)證：對(duì)聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行分析，觀察不同聚類(lèi)類(lèi)別中電池的性能特點(diǎn)和分布規(guī)律，通過(guò)降維技術(shù)（如PCA、t-SNE）對(duì)聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行可視化驗(yàn)證，判斷聚類(lèi)結(jié)果的有效性和合理性，為鋰離子電池的性能分類(lèi)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(jī)搜索、貝葉斯優(yōu)化

實(shí)戰(zhàn)三：基于深度學(xué)習(xí)的高熵材料的虛擬高通量篩選： 收集和整理用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，包括高熵材料的化學(xué)組成、晶體結(jié)構(gòu)、物理化學(xué)性質(zhì)等，使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并采用交叉驗(yàn)證等方法來(lái)評(píng)估模型的泛化能力。

第三天上午：高級(jí)深度學(xué)習(xí)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(jī)制

Transformer架構(gòu)

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

變分自編碼器

實(shí)戰(zhàn)四：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池性能預(yù)測(cè)：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(lái)學(xué)習(xí)材料圖特征節(jié)點(diǎn)和邊的表示，用于預(yù)測(cè)鋰離子電池性能。

第三天下午：鋰離子電池材料的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

鋰離子正極材料的特征工程

實(shí)戰(zhàn)五：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的鋰金屬正極材料的穩(wěn)定性預(yù)測(cè)：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、集成學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用適當(dāng)?shù)脑u(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等，來(lái)衡量模型預(yù)測(cè)鋰金屬正極材料穩(wěn)定性的性能。

實(shí)戰(zhàn)六：實(shí)驗(yàn)引導(dǎo)的高通量機(jī)器學(xué)習(xí)分析：講解將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到實(shí)驗(yàn)流程中，優(yōu)化實(shí)驗(yàn)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)化和智能化。

第四天上午：機(jī)器學(xué)習(xí)與多尺度模擬的結(jié)合

基于鋰離子電池的機(jī)器學(xué)習(xí)與多尺度模擬

機(jī)器學(xué)習(xí)、分子動(dòng)力學(xué)模擬與第一性原理計(jì)算

機(jī)器學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)結(jié)合

實(shí)戰(zhàn)七：介紹Materials Project數(shù)據(jù)庫(kù)的基本情況和功能，說(shuō)明如何從該數(shù)據(jù)庫(kù)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(xué)性能等信息。

從Materials Project數(shù)據(jù)庫(kù)中提取電池電數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)多價(jià)金屬離子電池的電極電壓，并開(kāi)發(fā)了一個(gè)可解釋的深度學(xué)習(xí)模型，以加速多價(jià)金屬離子電池材料的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。

實(shí)戰(zhàn)八：收集液態(tài)電解質(zhì)添加劑電池系統(tǒng)中的性能數(shù)據(jù)，包括最終面積比阻抗、阻抗增量和比容量，基于分子結(jié)構(gòu)信息，生成特征向量，通過(guò)數(shù)據(jù)收集、特征工程、模型訓(xùn)練與驗(yàn)證等機(jī)器學(xué)習(xí)流程，成功預(yù)測(cè)出最佳液態(tài)電解質(zhì)添加劑組合。

第四天下午：機(jī)器學(xué)習(xí)在電池管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)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(hù)

電池健康狀態(tài)的指標(biāo)

電池老化分析

實(shí)戰(zhàn)九：探討如何將物理模型（如電池的電化學(xué)模型、熱模型等）與機(jī)器學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，利用物理模型的先驗(yàn)知識(shí)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力，提高對(duì)電池狀態(tài)的預(yù)測(cè)精度和可靠性，例如通過(guò)物理模型提供電池狀態(tài)的初始估計(jì)，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合和修正，實(shí)現(xiàn)對(duì)電池長(zhǎng)期性能和壽命的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

第五天上午：機(jī)器學(xué)習(xí)在電池壽命預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

實(shí)戰(zhàn)十：收集鋰離子電池在不同充放電條件下的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括電壓、電流、溫度、充放電時(shí)間等，這些數(shù)據(jù)是SOC和SOH估計(jì)的基礎(chǔ)，通過(guò)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(jī)器學(xué)習(xí)模型輸入的格式，提高模型的估計(jì)精度。

選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如線性回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法對(duì)模型的準(zhǔn)確性和泛化能力進(jìn)行評(píng)估，選擇最優(yōu)的模型用于鋰離子電池的SOC和SOH實(shí)時(shí)估計(jì)，通過(guò)實(shí)例代碼展示模型訓(xùn)練和評(píng)估的過(guò)程，分析模型的性能指標(biāo)和估計(jì)結(jié)果。

將訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到BMS中，實(shí)現(xiàn)對(duì)鋰離子電池SOC和SOH的實(shí)時(shí)估計(jì)，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電池的狀態(tài)參數(shù)，利用模型進(jìn)行快速準(zhǔn)確的估計(jì)，為電池的充放電管理、安全保護(hù)和健康狀態(tài)評(píng)估提供實(shí)時(shí)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(shí)戰(zhàn)十一： 基于大語(yǔ)言模型（LLM）的文獻(xiàn)v數(shù)據(jù)自動(dòng)化提取與應(yīng)用。重點(diǎn)講解如何利用大語(yǔ)言模型（LLM）與檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，構(gòu)建自動(dòng)化信息提取框架，解決科學(xué)數(shù)據(jù)提取耗時(shí)耗力的瓶頸。從電池文獻(xiàn)中自動(dòng)提取關(guān)鍵參數(shù)（如材料成分、晶體結(jié)構(gòu)、工作電壓等），構(gòu)建小型材料數(shù)據(jù)庫(kù)。

實(shí)例十二： 基于大語(yǔ)言模型搭建電池健康狀態(tài)（SOH）智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)。利用大語(yǔ)言模型自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)施與優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)對(duì)鋰電池健康狀態(tài)（SOH）的智能預(yù)測(cè)，通過(guò)結(jié)構(gòu)化的提示工程（Prompt Engineering）引導(dǎo)LLM完成自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)過(guò)程。基于公開(kāi)電池?cái)?shù)據(jù)集對(duì)比LLM驅(qū)動(dòng)的模型與傳統(tǒng)方法的性能差異。

機(jī)器學(xué)習(xí)固態(tài)電池專題

第一天：固態(tài)電池基礎(chǔ)與計(jì)算模擬概覽

上午：固態(tài)電池基本原理與關(guān)鍵挑戰(zhàn)

1.1 固態(tài)電池概覽

固態(tài)電池的發(fā)展使命與優(yōu)勢(shì)。

基本構(gòu)成：正極、負(fù)極、固態(tài)電解質(zhì)、界面。

固態(tài)電解質(zhì)分類(lèi)與特性（聚合物、氧化物、硫化物等）。

工作原理與性能評(píng)估指標(biāo)。

案例分析：現(xiàn)有商業(yè)化/準(zhǔn)商業(yè)化固態(tài)電池案例分析（性能、挑戰(zhàn)）。

1.2 固態(tài)電池關(guān)鍵挑戰(zhàn)

界面穩(wěn)定性問(wèn)題（空間電荷層、枝晶生長(zhǎng)、副反應(yīng)）。

離子電導(dǎo)率與傳輸機(jī)制。

機(jī)械穩(wěn)定性與循環(huán)壽命。

小組討論：學(xué)員提出在實(shí)際工作中遇到的固態(tài)電池難題。

下午：固態(tài)電池材料計(jì)算模擬方法入門(mén)

1.3 第一性原理 (DFT) 在固態(tài)電池中的應(yīng)用

DFT基本概念與在材料科學(xué)中的作用。

CP2K簡(jiǎn)介：如何設(shè)置計(jì)算任務(wù)（結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能量、電子結(jié)構(gòu)）。

實(shí)操：利用CP2K計(jì)算固態(tài)電解質(zhì)的晶格常數(shù)、形成能（提供示例輸入文件與結(jié)果解析）。

實(shí)操：利用VESTA可視化晶體結(jié)構(gòu)和電子密度。

1.4 分子動(dòng)力學(xué) (MD) 在固態(tài)電池中的應(yīng)用

MD基本概念與在材料科學(xué)中的作用。

LAMMPS/Gromacs簡(jiǎn)介：如何設(shè)置MD模擬（原子間勢(shì)函數(shù)、溫度、壓力）。

實(shí)操：利用LAMMPS模擬固態(tài)電解質(zhì)的離子擴(kuò)散行為（提供示例輸入文件與軌跡文件解析）。

實(shí)操：利用VMD可視化MD模擬軌跡。

第二天：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與固態(tài)電池?cái)?shù)據(jù)處理

上午：機(jī)器學(xué)習(xí)核心概念與在材料科學(xué)中的應(yīng)用

2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

常用算法簡(jiǎn)介：線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、K-Means。

案例分析：介紹幾個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)在其他材料領(lǐng)域的成功應(yīng)用。

模型評(píng)估指標(biāo)：R2、MAE、MSE、準(zhǔn)確率、召回率、F1-score。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)在固態(tài)電池領(lǐng)域的應(yīng)用流程

數(shù)據(jù)獲取、特征工程、模型選擇與訓(xùn)練、模型評(píng)估與部署。

案例分析：一個(gè)簡(jiǎn)化的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)固態(tài)電解質(zhì)離子電導(dǎo)率的流程介紹。

下午：固態(tài)電池?cái)?shù)據(jù)處理與特征工程

2.3 Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)實(shí)戰(zhàn)

實(shí)操：Numpy用于數(shù)組操作和數(shù)值計(jì)算。

實(shí)操：Pandas用于數(shù)據(jù)讀取、清洗、處理與分析（以模擬或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)為例）。

實(shí)操：Matplotlib/Seaborn用于數(shù)據(jù)可視化（散點(diǎn)圖、直方圖、熱力圖等）。

2.4 固態(tài)電池體系的特征描述符構(gòu)建

理論：為什么需要特征描述符？常見(jiàn)的材料特征描述符（晶格參數(shù)、元素屬性、結(jié)構(gòu)信息、局部環(huán)境）。

實(shí)操：Pymatgen/ASE庫(kù)介紹：如何從CIF/POSCAR文件提取結(jié)構(gòu)信息。

實(shí)操：構(gòu)建簡(jiǎn)單的描述符：例如，基于元素電負(fù)性、原子半徑的均值、方差等。

實(shí)操：利用Pymatgen/ASE結(jié)合Python腳本，從DFT計(jì)算結(jié)果中提取能量、結(jié)構(gòu)、態(tài)密度等信息，并轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)可用格式。

第三天：機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建與固態(tài)電池性能預(yù)測(cè)

上午：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在固態(tài)電池中的應(yīng)用

3.1 回歸模型預(yù)測(cè)離子電導(dǎo)率

任務(wù)：基于固態(tài)電解質(zhì)的成分和結(jié)構(gòu)特征（預(yù)處理好的數(shù)據(jù)集），預(yù)測(cè)其離子電導(dǎo)率。

實(shí)操：數(shù)據(jù)集加載與預(yù)處理（歸一化、特征選擇）。

實(shí)操：使用Scikit-learn構(gòu)建并訓(xùn)練線性回歸、隨機(jī)森林回歸、支持向量機(jī)回歸模型。

實(shí)操：模型評(píng)估（MAE, MSE, R2）與結(jié)果可視化。

討論：不同模型的優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景。

3.2 分類(lèi)模型預(yù)測(cè)界面穩(wěn)定性

任務(wù)：基于電極/電解質(zhì)界面的特征（預(yù)處理好的數(shù)據(jù)集），預(yù)測(cè)界面是否穩(wěn)定。

實(shí)操：數(shù)據(jù)集加載與預(yù)處理。

實(shí)操：使用Scikit-learn構(gòu)建并訓(xùn)練邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林分類(lèi)模型。

實(shí)操：模型評(píng)估（準(zhǔn)確率、召回率、F1-score、混淆矩陣）與結(jié)果可視化。

討論：如何處理類(lèi)別不平衡數(shù)據(jù)。

下午：深度學(xué)習(xí)模型在固態(tài)電池中的應(yīng)用

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)與TensorFlow/PyTorch入門(mén)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)（全連接層、激活函數(shù)、損失函數(shù)、優(yōu)化器）。

TensorFlow/PyTorch簡(jiǎn)介：張量操作、自動(dòng)微分。

演示：構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3.4 深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)固態(tài)電池關(guān)鍵性能

任務(wù)：利用多層感知機(jī) (MLP) 預(yù)測(cè)固態(tài)電池的循環(huán)壽命或特定性能指標(biāo)。

實(shí)操：數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備（可能需要更復(fù)雜的特征）。

實(shí)操：使用TensorFlow/PyTorch構(gòu)建、訓(xùn)練并評(píng)估MLP模型。

實(shí)操：超參數(shù)調(diào)優(yōu)（學(xué)習(xí)率、批次大小、層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量）。

討論：深度學(xué)習(xí)在處理復(fù)雜、高維固態(tài)電池?cái)?shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢(shì)。

第四天：新型固態(tài)電池材料發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)

上午：高通量篩選與數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用

4.1 材料數(shù)據(jù)庫(kù)與高通量計(jì)算

理論：Material Project (MP) 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹及其在材料設(shè)計(jì)中的價(jià)值。

實(shí)操：MP API的使用（通過(guò)Python查詢材料結(jié)構(gòu)、能量、電子性質(zhì)等）。

實(shí)操：Matminer庫(kù)介紹：如何從MP數(shù)據(jù)提取特征。

4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)加速新型固態(tài)電解質(zhì)篩選

任務(wù)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合Matminer和MP數(shù)據(jù)，篩選潛在的高性能固態(tài)電解質(zhì)材料。

實(shí)操：定義篩選標(biāo)準(zhǔn)（例如，高離子電導(dǎo)率、寬電化學(xué)窗口）。

實(shí)操：構(gòu)建并訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型（可以是前一天訓(xùn)練好的模型或新模型）。

實(shí)操：對(duì)MP數(shù)據(jù)庫(kù)中的材料進(jìn)行高通量預(yù)測(cè)與篩選，生成候選材料列表。

討論：如何評(píng)估篩選結(jié)果并指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

下午：界面工程與穩(wěn)定組合發(fā)現(xiàn)

4.3 固態(tài)電池界面穩(wěn)定性預(yù)測(cè)

理論：界面反應(yīng)機(jī)制與影響因素。

實(shí)操：構(gòu)建界面特征描述符：基于電極/電解質(zhì)材料的晶體結(jié)構(gòu)、元素組成、電子結(jié)構(gòu)差異等。

實(shí)操：利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（分類(lèi)或回歸）預(yù)測(cè)界面形成能、界面相變傾向等。

案例分析： 某個(gè)具體的電極/電解質(zhì)界面組合，分析其預(yù)測(cè)結(jié)果。

4.4 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定的界面組合

任務(wù)：結(jié)合多種電極和電解質(zhì)材料，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行組合篩選，發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定的界面。

實(shí)操：構(gòu)造所有可能的電極-電解質(zhì)組合。

實(shí)操：利用訓(xùn)練好的界面穩(wěn)定性預(yù)測(cè)模型，對(duì)所有組合進(jìn)行預(yù)測(cè)。

實(shí)操：篩選出預(yù)測(cè)為穩(wěn)定的界面組合，并對(duì)其進(jìn)行排序和分析。

討論：如何將機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果與DFT/實(shí)驗(yàn)結(jié)果結(jié)合進(jìn)行驗(yàn)證。

第五天：機(jī)器學(xué)習(xí)與多尺度計(jì)算模擬的融合

上午：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)函數(shù)與MD加速

5.1 機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)函數(shù)基礎(chǔ)

理論：為什么需要機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)函數(shù)？傳統(tǒng)勢(shì)函數(shù)的局限性。

理論：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)函數(shù) (NNP) 的基本原理。

演示：Deepmd-kit/MACE介紹：如何訓(xùn)練NNP模型。

5.2 Deepmd-kit/MACE實(shí)操

任務(wù)：利用Deepmd-kit/MACE訓(xùn)練固態(tài)電解質(zhì)的機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)函數(shù)。

實(shí)操：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：從DFT計(jì)算軌跡生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)（能量、力、應(yīng)力）。

實(shí)操：訓(xùn)練NNP模型（提供示例配置文件）。

實(shí)操：評(píng)估NNP模型的準(zhǔn)確性（與DFT結(jié)果對(duì)比）。

討論：NNP在加速M(fèi)D模擬中的優(yōu)勢(shì)。

下午：多尺度研究策略與未來(lái)展望

5.3 機(jī)器學(xué)習(xí)加速大規(guī)模MD模擬

任務(wù)：利用訓(xùn)練好的Deepmd-kit/MACE勢(shì)函數(shù)進(jìn)行大規(guī)模分子動(dòng)力學(xué)模擬。

實(shí)操：設(shè)置并運(yùn)行基于NNP的LAMMPS/Gromacs MD模擬。

實(shí)操：分析大規(guī)模MD模擬結(jié)果（例如，離子擴(kuò)散系數(shù)、相變過(guò)程）。

討論：如何將NNP模擬結(jié)果與宏觀性能聯(lián)系起來(lái)。

5.4 機(jī)器學(xué)習(xí)與多尺度計(jì)算模擬的融合策略

結(jié)合DFT、NNP-MD、蒙特卡洛等方法進(jìn)行多尺度研究。

固態(tài)電池材料研發(fā)的未來(lái)趨勢(shì)：自動(dòng)化、高通量、AI驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)。

討論：學(xué)員項(xiàng)目構(gòu)思與Q&A。

部分案例圖片：

機(jī)器學(xué)習(xí)催化劑設(shè)計(jì)專題

第一天：

第一天上午

理論內(nèi)容：

1.機(jī)器學(xué)習(xí)概述

2.材料與化學(xué)中的常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)方法

3.應(yīng)用前沿

實(shí)操內(nèi)容：

1.Python基礎(chǔ)：變量和數(shù)據(jù)類(lèi)型，列表，字典，if語(yǔ)句，循環(huán)，函數(shù)

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

案例一：隨著AI For Science時(shí)代的到來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)以優(yōu)異的速度迅速擴(kuò)展到各個(gè)領(lǐng)域。本次培訓(xùn)詳細(xì)講解從下載到安裝，再到環(huán)境配置全流程。無(wú)論是數(shù)據(jù)科學(xué)新手還是進(jìn)階學(xué)習(xí)者，都能借此掌握 Anaconda 操作要點(diǎn)，輕松搭建編程環(huán)境，為后續(xù) Python 開(kāi)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(shí)操內(nèi)容：

1. 線性回歸方法的實(shí)現(xiàn)與初步應(yīng)用

2. L1和L2正則項(xiàng)的使用方法

3. 線性回歸用于HER催化劑的篩選

4. 符號(hào)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(gè)基本的理論一直具有挑戰(zhàn)性。基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)、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(hào)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(lèi)原理

2.2 KNN分類(lèi)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(lèi)

3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸

實(shí)操內(nèi)容：

1.邏輯回歸的實(shí)現(xiàn)與初步應(yīng)用

2.KNN方法的實(shí)現(xiàn)與初步應(yīng)用

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)

案例三：銅基合金催化劑因其良好的選擇性和過(guò)電位低等特點(diǎn)，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(shí)現(xiàn)對(duì)CO2RR合金催化劑的高效探索，通過(guò)實(shí)施嚴(yán)格的特征選擇過(guò)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(cè)了CO2RR過(guò)程中關(guān)鍵中間體（HCOO、CO和COOH）的吸附能。

第二天下午

項(xiàng)目實(shí)操：

1.基于少特征模型的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)二氧化碳還原電催化劑

2.基于文本數(shù)據(jù)信息預(yù)測(cè)甲醇轉(zhuǎn)化率

這兩個(gè)實(shí)操項(xiàng)目同時(shí)穿插講解如下內(nèi)容

A1 機(jī)器學(xué)習(xí)材料與化學(xué)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(xùn)練和測(cè)試

A1.4 模型性能評(píng)估和優(yōu)化

案例四：結(jié)構(gòu)化材料合成路線對(duì)于化學(xué)家進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)代應(yīng)用（如機(jī)器學(xué)習(xí)材料設(shè)計(jì)）至關(guān)重要。近年來(lái)，化學(xué)文獻(xiàn)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，人工提取已發(fā)表文獻(xiàn)耗時(shí)耗力。本研究的重點(diǎn)是開(kāi)發(fā)一種從化學(xué)文獻(xiàn)中提取pd基催化劑合成路線的自動(dòng)化方法。并利用合成路線的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型并預(yù)測(cè)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(shù)

1.1決策樹(shù)的原理

1.2決策樹(shù)分類(lèi)

2． 集成學(xué)習(xí)方法

2.1集成學(xué)習(xí)原理

2.2隨機(jī)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(jī)

4.1分類(lèi)原理

4.2核函數(shù)

實(shí)操內(nèi)容

1.決策樹(shù)的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

2.隨機(jī)森林的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

3.樸素貝葉斯的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

4.支持向量機(jī)的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

案例五：集成學(xué)習(xí)通過(guò)多層模型組合與融合，在提升模型性能方面極具優(yōu)勢(shì)。在數(shù)據(jù)挖掘中，面對(duì)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(xué)習(xí)將弱學(xué)習(xí)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(guò)加權(quán)等方式融合結(jié)果，能更全面地剖析機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果。

第三天下午

項(xiàng)目實(shí)操

1.機(jī)器學(xué)習(xí)加速設(shè)計(jì)ORR和OER雙功能電催化劑

2.二元合金中雙官能團(tuán)氧電催化劑的有效機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)

3.SHAP機(jī)器學(xué)習(xí)可解釋性分析

這兩個(gè)實(shí)操項(xiàng)目同時(shí)穿插講解如下內(nèi)容

A1 模型性能的評(píng)估方法

A1.1 交叉驗(yàn)證：評(píng)估估計(jì)器的性能

A1.2 分類(lèi)性能評(píng)估

A1.3 回歸性能評(píng)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(lái)，雙金屬位催化劑（DMSCs）因其原子利用率高、穩(wěn)定性強(qiáng)、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(jī)器學(xué)習(xí)（ML）相結(jié)合的先進(jìn)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(lái)篩選對(duì)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

2.1 什么是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

2.2 無(wú)監(jiān)督算法——聚類(lèi)

2.3 無(wú)監(jiān)督算法——降維

2. 材料與化學(xué)數(shù)據(jù)的特征工程

2.1分子結(jié)構(gòu)表示

2.2 獨(dú)熱編碼

實(shí)操內(nèi)容：

鳶尾花數(shù)據(jù)集用于聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

T-SNE實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

PCA的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

層次聚類(lèi)的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

K-means聚類(lèi)的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

案例七：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是從無(wú)標(biāo)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(diǎn)間局部結(jié)構(gòu)。課程將深入講解t-SNE核心原理，如通過(guò)概率分布衡量點(diǎn)間相似性，以優(yōu)化KL散度實(shí)現(xiàn)降維，展示其在高維數(shù)據(jù)可視化中的強(qiáng)大作用。還會(huì)進(jìn)行代碼實(shí)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(xué)員熟練掌握t-SNE在不同場(chǎng)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(xiàng)目實(shí)操

理論內(nèi)容：

1.深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)

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

實(shí)操內(nèi)容

1. torch基礎(chǔ)練習(xí)

2. 應(yīng)用RNN、CNN、LSTM模型篩選光催化劑

案例八：近年來(lái)，結(jié)合高通量（HT）和機(jī)器學(xué)習(xí)（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(jì)一種直觀的方法，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)并結(jié)合深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)

2.圖深度學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)例OC20、OC22電催化劑開(kāi)發(fā)挑戰(zhàn)（ACS Catalysis）

實(shí)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(lái)，在晶體性能預(yù)測(cè)領(lǐng)域，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（graph neural network，GNN）模型取得了長(zhǎng)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(cè)中獲得最佳性能。指導(dǎo)學(xué)員搭建圖深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境，以順利構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)，并進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練。

第五天下午

項(xiàng)目實(shí)操

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(guò)氧化氫(WOR)及可解釋分析

案例十：氮氧化物排放嚴(yán)重影響我們的環(huán)境和人類(lèi)健康。光催化脫硝（deNOx）因其低成本、無(wú)污染而備受關(guān)注，但實(shí)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(wú)害的氮?dú)?。揭示活性位點(diǎn)和光催化機(jī)理對(duì)改進(jìn)工藝具有重要意義。本次課程以指導(dǎo)學(xué)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(jī)理。

學(xué)員反饋

課程特色及授課方式

線上授課時(shí)間和地點(diǎn)自由，建立專業(yè)課程群進(jìn)行實(shí)時(shí)答疑解惑，理論＋實(shí)操授課方式結(jié)合大量實(shí)戰(zhàn)案例與項(xiàng)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(jìn)展，課前發(fā)送全部學(xué)習(xí)資料，課程提供全程答疑解惑；

完全貼合學(xué)員需求的課程體系設(shè)計(jì)，定期更新的前沿案例，由淺入深式講解，課后提供無(wú)限次回放視頻，免費(fèi)贈(zèng)送二次學(xué)習(xí)，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(xué)互動(dòng)交流問(wèn)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(xué)習(xí)資料及所有案例模型文件；

2、課程結(jié)束可獲得本次所學(xué)專題全部回放視頻；

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

課程時(shí)間

機(jī)器學(xué)習(xí)鋰離子電池專題

2025.10.28----2025.10.31（晚上19.00-22.00）

2025.11.01----2025.11.02（上午9.00-11.30 下午13.30-17.00）

2025.11.06----2025.11.07（晚上19.00-22.00）

騰訊會(huì)議 線上授課（共五天課程 提供全程視頻回放及課程群答疑）

機(jī)器學(xué)習(xí)固態(tài)電池專題

2025.11.08----2025.11.09（上午9.00-11.30 下午13.30-17.00）

2025.11.15----2025.11.16（上午9.00-11.30 下午13.30-17.00）

2025.11.22（上午9.00-11.30 下午13.30-17.00）

騰訊會(huì)議 線上授課（共五天課程 提供全程視頻回放及課程群答疑）

機(jī)器學(xué)習(xí)催化劑設(shè)計(jì)專題

2025.11.08----2025.11.09（上午9.00-11.30 下午13.30-17.00）

2025.11.15----2025.11.16（上午9.00-11.30 下午13.30-17.00）

2025.11.22（上午9.00-11.30 下午13.30-17.00）

騰訊會(huì)議 線上授課（共五天課程 提供全程視頻回放及課程群答疑）

課程費(fèi)用

直播課：

《機(jī)器學(xué)習(xí)鋰離子電池專題》、《機(jī)器學(xué)習(xí)固態(tài)電池專題》《機(jī)器學(xué)習(xí)催化劑設(shè)計(jì)專題》

每人每班￥4980元（包含會(huì)議費(fèi)、資料費(fèi)、提供課后全程回放資料）

早鳥(niǎo)價(jià)：提前報(bào)名繳費(fèi)學(xué)員可得300元優(yōu)惠（僅限前15名）

套餐價(jià)：

兩門(mén)同報(bào)：同時(shí)報(bào)名兩門(mén)課程￥9080元

三門(mén)同報(bào)：同時(shí)報(bào)名三門(mén)課程￥12880元

年報(bào)優(yōu)惠：￥16580元（可免費(fèi)學(xué)習(xí)一整年本單位舉辦的任意專題課程）

報(bào)名費(fèi)用可開(kāi)具正規(guī)報(bào)銷(xiāo)發(fā)票及提供相關(guān)繳費(fèi)證明、邀請(qǐng)函，可提前開(kāi)具報(bào)銷(xiāo)發(fā)票、文件用于報(bào)銷(xiāo)。

聯(lián)系方式

聯(lián)系人：王老師

咨詢電話：17654576050（微信同號(hào)）

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