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生成式AI驱动的高分子材料研发与应用

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。

学习大纲

生成式人工智能导论

1.  目标:明确生成式AI方法的适用性，优势，以及局限性等。

大语言模型：生成式AI的核心

2.  目标:以生成式AI中最重要的一个模块—大语言模型为例，对生成式AI进行重点分析。

实际操作一：以GPT训练为例

深入大语言模型的开发和在线部署

3.  目标:以大语言模型为例，有针对性的对生成式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

实际操作二: 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

4.  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、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。

实际操作三：(包含以下内容)

（1）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，

（2）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

（3）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。

实际操作四：主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现

生成式AI在聚合物科学中的应用

5.  学习目标:介绍深度学习领域前沿内容，了解材料科学与机器学习领域最新研究动态，同时介绍几种更为先进的机器学习算法。

实际操作五：大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer

实际操作六：VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计

部分案例图展示

生成式AI驱动的高分子材料研发与应用_第1张图片

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