《从量子计算到AI催化：一位材料学博士的多尺度模拟通关秘籍》

我是某985高校材料模拟方向的博士生，研究锂硫电池催化剂5年，经历过：

• DFT算到崩溃：过渡态搜索3周不收敛；

• MD模拟翻车：力场参数选错导致结果完全失真；

• ML模型过拟合：预测的催化剂活性被实验组打脸...

直到系统掌握了多尺度模拟+机器学习的协同方法，才真正打通"原子设计→性能预测→实验验证"的闭环。这门课正是我希望能早点遇到的"救命指南"！

拒绝碎片化知识

• 市面多数教程只讲DFT或ML，而实际课题需要：
  ✅ DFT算吸附能 → MD看扩散动力学 → GNN预测活性趋势

• 本课程独创"三阶融合框架"：真实课题驱动

• 覆盖三大前沿应用场景：

  • 锂硫电池：从COP隔膜孔径设计到多硫化物催化转化

  • 压电催化：应变调控MoS₂极化→神经网络优化降解路径

  • 生物质转化：聚乙烯裂解模型迁移至葡萄糖催化

【学习的主要内容】

模块1：计算模拟基石

• 分子动力学（MD）：

  • 力场选择黄金法则（ReaxFF vs. PCFF）

  • 热力学系综避坑指南（NVT/NPT适用场景）

• 第一性原理（DFT）：

  • 电荷转移分析的3个关键指标（Bader/Mulliken/ESP）

  • 过渡态搜索的"爬山+微扰"复合算法

模块2：机器学习赋能

• 特征工程圣经：

  • 催化材料描述符四象限（电子/几何/热力学/动力学）

  • 用SHAP值解释模型：为什么Fe-V双原子催化剂活性最高？

• 图神经网络实战：

  • 用DGL构建原子图：边特征=键级，节点特征=电荷密度

  • 迁移学习技巧：小数据集也能高精度预测

模块3：工业级案例

• 锂硫电池隔膜设计：

  • DFT计算LiPSs吸附能 → MD模拟扩散系数 → 贝叶斯优化孔径分布

• 污染物降解预测：

  • 压电响应DFT计算 → 强化学习（DQN）优化反应路径

详细的大纲：机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计前沿技术

要点	内容
基础理论与技术前沿方法