生成式 AI 驱动的高分子材料研发与应用_生成式ai 驱动的高分子材料研发与应用-优快云博客

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近年来，生成式人工智能（如大语言模型）在材料科学领域掀起革命性浪潮，其核心能力—从海量数据中挖掘构效关系、实现分子逆向设计—正在颠覆传统材料研发模式。以聚合物为例，传统依赖实验试错或量子计算的设计方法面临周期长、成本高、多目标优化困难等瓶颈，而生成式 AI 通过“数据驱动+智能生成”范式，可快速预测材料性能、生成新型分子结构，加速从实验室到产业化的进程。据《Nature》子刊统计，2020 年以来基于生成式 AI 的材料研究论文年增长率超 300%，能源部、欧盟材料基因组计划等均将其列为战略技术方向。

适合对象

材料科学、电力工业、航空航天科学与工程、有机化工、无机化工、建筑科学与工程、自动化技术、工业通用技术、汽车工业、金属学与金属工艺、机械工业、船舶工业等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。

特色

前沿技术与理论结合：课程涵盖了生成式 AI 的基本概念、深度学习技术、大语言模型等前沿内容，同时结合了高分子材料的特性，使学员能够系统地了解和掌握最新的技术动态及其在材料领域的应用。

丰富的案例实践：通过多个案例实践教学环节，如利用机器学习预测聚合物粘度、构建耐热高分子筛选工作流、大语言模型实现聚合物性质预测等，让学员在实际操作中加深对理论知识的理解，提升解决实际问题的能力。

多学科知识融合：课程内容涉及深度学习、高分子材料科学、材料基因组工程等多个学科领域，学员能够在学习过程中拓宽知识面，培养跨学科思维，更好地应对复杂的研发任务。系统性与针对性：课程从生成式 AI 的基础知识讲起，逐步深入到大语言模型、材料基因组工程等核心内容，并针对高分子材料的特点进行重点分析和实践教学，使学员能够系统地构建知识体系，同时掌握与高分子材料研发相关的具体技术和方法。

工具与平台应用：介绍 Tensorflow、Pytorch、HuggingFace、Langchain、Gradio 等先进的深度学习模块和工具，使学员能够熟练使用这些工具进行高分子材料的研发工作，提升工作效率。

生成式 AI 驱动的高分子材料研发与应用

生成式人工智能导论

学习目标: : 明确生成式 I AI 方法的适用性，优势，以及局限性等。
1.1 深度学习和生成式 AI
1.2 生成式 AI 的应用实例（VAE、Diffusion、LLM 等）
1.3 生成式 AI 在材料领域(无机、金属、高分子等领域)的应用

大语言模型：生成式 AI 的核心

学习目标: :式以生成式 I AI 中最重要的一个模块 —式大语言模型为例，对生成式 AI

进行重点分析。

2.1 大模型的架构与特点（如 GPT、BERT 等）
2.2 （聚合物）材料大模型最新开发进展
2.3 大模型的训练与应用示例
案例实践教学一：以 GPT 训练为例

深入大语言模型的开发和在线部署

学习目标: : 以大语言模型为例，有针对性的对生成式 I AI 进行系统的学习，以方

便将来开展基于生成模型的性质预测和逆向设计的学习

3.1 Tensorflow 与 Pytorch—深度学习模块
3.2 HuggingFace—大语言模型的“Github“
3.3 Langchain—训练、使用大模型的脚手架
3.4 Gradio—自己部署在线机器学习模型
3.5 案例实践教学二: 利用机器学习和生成式 AI 方法预测聚合物粘度
——体会各模型在精度、复杂度和计算时间的区别

材料基因工程：数据驱动的聚合物设计

学习目标: : 从数据库出发，对材料领域常见的数据库进行介绍，学习如何利用Pandas 、 ChemDraw 、 Dragon 、d Mordred 等软件包批量构建及处理数据集，对材料进行特征选择。常见的聚合物材料结构表示方法及编码及机器学习模型的评估与利用
4.1 材料基因组：从高通量计算到智能设计
4.2 常见（聚合物）材料数据库
Material Project 数据库、PolyInfo、AI Polymer Plus、Polymer Genome
4.3 常见聚合物数据获取与使用
4.4 聚合物结构的特征工程
4.5 特征选择(过滤特征、包装到其他评估或集成到训练)
4.6 案例实践教学三:(包含以下内容)
从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码，
实现对聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握
通过以上课程加深对于机器学习模型和深度神经网络（如图神经网络）的掌握。
4.8 案例实践教学四：主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现