電子材料的理性設計：AI與材料科學的融合

目錄

第一篇基 礎 理 論

第1章電子材料理性設計概述

1.1電子材料的基礎概念與分類

1.2電子材料的發展歷程與現代挑戰

1.2.1電子材料的發展演進

1.2.2計算材料科學的興起與人工智能的賦能

1.2.3當前面臨的挑戰與未來方向

1.2.4新型電子材料與技術

1.3理性設計的內涵與框架

1.3.1高通量計算： 原子尺度上的預測基石

1.3.2人工智能： 從數據中學習規律，加速材料發現

1.3.3實驗驗證： 閉環反饋，提升設計精度

1.4典型應用場景

第2章材料科學基礎

2.1關鍵材料體系的結構性能關系

2.2電子材料的基本特性與性能參數

2.2.1電學性質

2.2.2光學性質

2.2.3熱學性質

2.2.4機械性質

2.2.5化學穩定性

2.2.6性能評價指標

第3章人工智能技術基礎

3.1機器學習在材料科學中的範式

3.2特征工程： 材料描述符

3.2.1基礎組成描述符

3.2.2電子結構與物理描述符

3.2.3圖網絡與智能表示

3.2.4驗證與標準化平臺

3.3深度學習模型

3.4可解釋機器學習在材料科學中的應用

3.4.1可解釋性的重要意義

3.4.2主要算法與功能

3.4.3應用實例與數學表達

3.4.4挑戰與發展方向

第二篇人工智能驅動材料設計方法

第4章材料數據庫與特征提取

4.1開源數據庫

4.1.1Materials Project

4.1.2OQMD

4.1.3AFLOW

4.2材料數據的標準化與清洗

4.2.1材料數據的標準化

4.2.2材料數據的清洗

4.2.3清洗原則

4.3降維技術與可解釋性分析

4.3.1降維技術

4.3.2可解釋性框架

第5章機器學習方法

5.1經典算法在材料分類中的應用

5.1.1隨機森林在材料分類中的應用

5.1.2支持向量機在材料分類中的應用

5.2貝葉斯優化與主動學習

5.2.1貝葉斯優化加速材料篩選

5.2.2主動學習加速材料篩選

5.3案例： 鋰離子正極材料的電壓預測

第6章深度學習方法

6.1圖神經網絡

6.1.1CGCNN

6.1.2MEGNet

6.2案例： 燒綠石材料的熱導率逆向設計

第7章生成模型與材料設計

7.1變分自編碼器的材料應用

7.1.1變分自編碼器在材料科學中的應用與進展

7.1.2VAE在鈣鈦礦材料設計中的應用

7.1.3VAE在生成有機分子中的最新進展

7.1.4VAE在晶體結構優化中的應用與未來方向

7.2生成對抗網絡的突破與挑戰

7.3擴散模型： 材料生成的新範式

7.4流匹配模型： 高效的確定性生成

7.5自回歸模型在材料序列生成中的應用

7.6材料表示方法的系統化

第8章多尺度模擬與人工智能耦合

8.1第一性原理計算與AI的聯合工作流

8.1.1AI-DFT聯合工作流概述

8.1.2高通量DFT計算： 數據基石

8.1.3AI-DFT協同機制與應用場景

8.1.4誤差來源與精度控制策略

8.1.5AI模型訓練： 學習結構-性能關系

8.1.6快速篩選： AI預測候選材料

8.1.7精確驗證： DFT計算驗證AI預測結果

8.2分子動力學的勢函數機器學習替代

8.2.1分子動力學勢函數與機器學習協同基礎

8.2.2協同模擬的技術架構

8.2.3應用場景與驗證體系

8.2.4經驗勢函數的局限與機器學習勢函數的優勢

8.2.5主要機器學習勢函數類型

8.2.6應用實例

8.2.7總結與展望

8.3案例： DeepTMC平臺的過渡金屬化合物設計

8.3.1DeepTMC平臺架構與數據基礎

8.3.2晶體圖卷積神經網絡模型

8.3.3平臺功能與工作流程

8.3.4實際應用與驗證

8.3.5平臺優勢與擴展潛力

第三篇應用案例與前沿

第9章能源材料設計

9.1鋰離子電池正極材料

9.2固態電解質

9.2.1電解質創新的機器學習範式

9.2.2Transformer架構的T-AIMD突破性進展

9.2.3多元化電解質系統設計

9.3AI指導的合成路徑規劃

9.3.1DFT基礎的高通量計算篩選

9.3.2超離子導體的發現與實驗驗證

9.4固態氫存儲材料

9.4.1鈦基氫存儲材料的智能設計

9.4.2鎂基氫存儲材料的機器學習輔助優化

9.4.3稀土基氫存儲材料的高通量篩選

9.4.4復合氫存儲材料的協同設計

9.4.5技術挑戰與發展前景

9.5新能源技術中的電子材料創新

9.6AI驅動的熱電材料缺陷工程

9.6.1熱電材料基礎理論與性能評價

9.6.2缺陷工程的多層次調控策略

9.6.3機器學習在缺陷工程中的創新應用

9.6.4多尺度建模的集成與挑戰

9.6.5實驗驗證與產業化前景

9.7無機固態電解質的前沿發展

第10章光電與半導體材料

10.1鈣鈦礦太陽能電池的組分自動化篩選

10.2寬禁帶半導體的缺陷工程

10.3拓撲絕緣體的能帶結構調控

10.4深紫外非線性光學材料的目標驅動設計

10.5高熵鈣鈦礦的自動化高通量表征與機器學習

第11章人工智能驅動聚合物材料設計專論

11.1聚合物材料AI設計基礎

11.2聚合物表示學習與特征工程

11.2.1聚合物表示學習方法

11.2.2聚合物復合材料AI設計

11.3聚合物生成模型與性能預測

11.3.1聚合物生成模型

11.3.2聚合物性能預測實戰案例

第12章挑戰與未來方向

12.1數據瓶頸與小樣本學習

12.1.1材料數據的多層次稀缺性挑戰

12.1.2小樣本學習的理論基礎與方法

12.1.3數據增強與合成數據生成

12.1.4數據質量評估與清洗

12.2跨尺度建模的融合挑戰

12.2.1多尺度物理現象的層次結構

12.2.2尺度間信息傳遞的技術路徑

12.2.3計算復雜度與精度的權衡

12.2.4多物理場耦合的復雜性

12.3自動化實驗與機器人閉環系統

12.3.1自動化實驗室的技術架構

12.3.2機器學習驅動的實驗設計

12.3.3閉環系統的設計原理

12.3.4成功案例與應用實踐

12.3.5挑戰與未來發展趨勢

第四篇實踐指南與工具

第13章材料信息學工具與平臺

13.1材料數據處理基礎庫

13.1.1Pymatgen： 材料結構解析與處理

13.1.2Matminer： 特征提取與描述符計算

13.2深度學習框架

13.2.1PyTorch： 深度學習模型構建

13.2.2TensorFlow與Keras： 企業級深度學習框架

13.3AI應用平臺與工具

13.3.1HuggingFace： 預訓練模型生態系統

13.3.2LangChain： 大語言模型應用框架

13.3.3Gradio： 快速模型界面部署

13.4MEGNet： 專業材料預測模型

13.5完整的材料性質預測工作流

結語

參考文獻

附錄

附錄A常用材料模擬軟件

附錄B典型代碼示例

致謝