重磅！人工智能技术辅助材料科学第一性原理迎来史诗级进度！

目录

• • • **课程背景**
    • **第一天：第一性原理基础与Python编程**
    • • **上午：第一性原理计算原理及其python基础**
      • **下午：环境搭建与基础编程**
    • **第二天：深度学习基础与神经网络势函数**
    • • **上午：深度学习基础**
      • **下午：** **模拟密度泛函理论、****神经网络势函数与DeePMD**
    • **第三天：深度学习在第一性原理计算中的应用（神经网络势函数）**
    • • **上午：图神经网络与MPNN**
      • **下午：** **CP2K**框架**、****深入理解图神经网络与消息传递**
    • **第四天：深度学习与第一性原理计算中的高阶模型**
    • • **上午：等变性与不变性模型**
      • **下午：NequIP、** **DeePTB****与高精度模型**
    • **第五天：深度学习在第一性原理中的进阶应用**
    • • **上午：神经网络势函数与长程相互作用**
      • **下午：通用原子体系大模型——MACE框架**
    • **课程总结与互动讨论**
• **讲师介绍**
• 原文链接

课程背景

**2024 年诺贝尔物理奖与化学奖都颁给“AI for Science”相关领域，这一重大事件无疑为该领域的蓬勃发展注入了强劲动力。**随着计算物理学和材料科学的迅速发展，第一性原理（First-Principles）计算已经成为研究材料性质、反应机制和结构设计等问题的核心工具。第一性原理计算，尤其是基于密度泛函理论（DFT）的方法，能够在不依赖经验参数的情况下预测物质的行为。传统上，第一性原理计算方法需要极高的计算资源，限制了其在大规模系统中的应用。因此，近年来，深度学习技术的快速发展为第一性原理计算提供了新的解决思路。深度学习模型能够通过学习大量计算数据，预测材料性质和化学反应过程，并有效地加速模拟计算过程，降低计算成本。这种跨学科的结合成为当前计算材料科学中的一个重要发展方向。

深度学习在第一性原理计算中的应用主要体现在“神经网络势函数”的构建和优化上。神经网络势函数通过模仿传统的经验势函数，如Tersoff势和Lennard-Jones势，利用神经网络模型的强大拟合能力，可以为材料的原子模拟提供更加准确和高效的近似。与传统的经验力场方法相比，神经网络势函数能够捕捉到更为复杂的原子间相互作用，从而使得分子动力学模拟和结构优化等任务的精度和计算效率大幅提升。此外，深度学习模型，尤其是基于图神经网络（GNN）和消息传递神经网络（MPNN）的框架，可以更好地处理复杂的材料系统，避免了传统方法中的某些局限性，如局部性和对称性要求。通过这些技术，研究者不仅能够加速第一性原理计算，还能够深入探索未知材料的性能和潜力。

本课程旨在通过系统的讲解和实践，帮助学员掌握深度学习在第一性原理计算中的应用，特别是在神经网络势函数、分子动力学模拟、和高阶物理模型构建等方面的具体操作。课程将从基础的第一性原理计算入手，介绍密度泛函理论和常用的计算软件，如VASP和GPAW，并讲解如何利用Python进行材料建模与数据处理。随后，课程将深入到深度学习框架的应用，涵盖深度学习的基础知识、神经网络势函数的构建方法，以及如何结合深度学习进行高效的分子动力学模拟和材料设计。在实践部分，学员将有机会通过安装和使用DeePMD、SchNetPack等开源工具，完成相关的建模和计算任务。最终，课程还将探讨如何结合最新的神经网络框架（如SchNet、PaiNN、MACE等）处理更大规模和复杂的材料体系，以推动第一性原理计算的应用进展。

第一天：第一性原理基础与Python编程

上午：第一性原理计算原理及其python基础

• 课程引言
  • 深度学习在第一性原理计算中的应用与优势
  • 从传统的经验力场方法和第一性原理方法到机器学习力场
  • 课程内容安排
  • 第一性原理计算介绍第一性原理计算的发展历程——从薛定谔方程到密度泛函理论
  • 密度泛函理论（DFT）——从波函数到电子密度
  • 常用的原子建模环境软件——ASE和pymatgen
  • 常用的第一性原理计算软件——VASP和GPAW
• 实操内容
• 第一性原理理论概述与建模方法
• Linux系统常用命令与超算服务器使用
• Anaconda+PyCharm+Vs Code开发环境搭建
• Ubuntu+git+Xshell命令行工具使用
• **运行最快的开源第一性原理材料计算和模拟软件——**CP2K
• Python编程语言基础与集成开发环境（IDE）介绍
• 数据类型、函数、类和对象、模块
• 使用Vs Code、PyCharm进行开发

下午：环境搭建与基础编程

• Python环境管理与Anaconda使用
  • 使用Conda命令创建环境，安装Python库
  • 环境管理与回溯
  • Pytorch安装与GPU训练模型
  • 案例尝鲜：第一性原理计算建模(基于QE)案例
• 原子建模环境ASE与GPAW的使用
• 使用ASE进行体系建模，生成cif文件
• ASE与GPAW结合进行第一性原理计算
• GPAW软件的参数设置和结果收敛性检查

第二天：深度学习基础与神经网络势函数

上午：深度学习基础

• 深度学习的发展历程与优势人工神经网络与万能近似定理

• 深度学习框架、经典神经网络原理导读

• 以ResNet为例入门深度神经网络

• Pytorch框架介绍与常用深度学习模型

• 学习资源推荐与基础算法理解

• 实操内容

  • 深度学习项目实践——ResNet残差网络图像分类算法
  • 图像数据集准备与加载
  • 训练ResNet模型
  • 模型测试与评估
  • Pytorch使用与GPU训练

下午： **模拟密度泛函理论、**神经网络势函数与DeePMD

• 神经网络势函数概述从高斯核回归到神经网络势函数

• 神经网络势函数的基本假设——局域性假设与对称性要求

• BPNN描述符与DP深度神经网络势函数

• 神经网络势函数在分子动力学中的应用

• 模拟密度泛函理论的深度学习框架Ramprasad Group

• 实操内容

  • DeePMD使用
  • DeePMD离线安装与测试
  • DeePMD模型的训练与验证
  • 使用DeePMD进行高效的分子动力学模拟
  • 使用wandb可视化训练过程

第三天：深度学习在第一性原理计算中的应用（神经网络势函数）

上午：图神经网络与MPNN

• 图神经网络和MPNN消息传递神经网络
  • 具有不变性的消息传递神经网络
  • 晶体图卷积神经网络（CGCNN）
  • 消息传递神经网络的一般框架与组成
  • SchNet和DimeNet++的特点与优势
  • 引入角度信息的DimeNet++模型
  • 图卷积与图像卷积的区别
• 实操内容
• SchNetPack的安装与使用
• QM9数据集准备与训练
• 使用SchNet训练并评估模型
• 用SchNet进行分子动力学模拟
• 计算原子对径向分布函数等性质

下午： CP2K框架**、**深入理解图神经网络与消息传递

• CP2K的安装与基础知识
• CP2K中的关键性数值算法
• CP2K加速计算的方法(LRIGPW)
• 基于****DeePMD框架下使用dpdata对CP2K生成的第一性原理数据
• SchNet与DimeNet++原理剖析
• SchNetPack与深度学习势函数
  • 深入理解SchNet的消息传递过程
  • SchNet与传统势函数模型的对比

第四天：深度学习与第一性原理计算中的高阶模型

上午：等变性与不变性模型

• 等变性与不变性的消息传递神经网络等变的概念与群论基础

• 等变性与不变性的区别

• 等变消息传递神经网络与不变等变消息传递神经网络的对比

• 实操内容

  • PaiNN模型安装与使用
  • PaiNN模型的代码详解
  • PaiNN模型训练与评估
  • SchNet与PaiNN的精度对比
  • 体验不变性与等变性的区别

下午：NequIP、 DeePTB****与高精度模型

• NequIP模型与顶刊论文复现
  • NequIP模型的安装与超参数设置
  • NequIP与其他模型的对比与分析
  • 复现Nature Communications案例DeePTB论文结果

第五天：深度学习在第一性原理中的进阶应用

上午：神经网络势函数与长程相互作用

• 加入长程相互作用的神经网络势函数使用神经网络预测离子电荷

• 基于离子电荷计算长程相互作用

• 实操内容

  • DeepH方法与深度学习密度泛函微扰理论（DFPT）
  • 介绍DFPT方法
  • 使用深度学习对DFT哈密顿量建模
  • DeepH方法在分子动力学中的应用

下午：通用原子体系大模型——MACE框架

• 卡尔原子簇展开（CACE）方法

• MACE框架的应用笛卡尔原子簇展开

• MACE：MPNN与CACE的结合

• 实操内容

  • MACE模型的使用与论文复现
  • 使用MACE框架进行原子体系建模
  • MACE模型的训练与测试
  • 复现相关论文结果

课程总结与互动讨论

• 总结课程内容，回答学员疑问
• 深度学习与第一性原理计算的未来发展趋势
• 课程反馈与后续学习资源推荐

讲师介绍

本课程的主讲老师来自国内985重点高校，拥有两年海外留学经历，并专注于计算物理与计算材料的研究。老师的学术背景深厚，长期从事第一性原理计算与深度学习方法的结合研究，涉及的研究领域包括量子力学、材料科学、分子动力学模拟等。作为学术团队的一员，老师参与了多项国家自然科学基金面上项目，在国际学术界具有广泛的影响力。

老师的研究方向主要集中在深度学习方法应用于第一性原理计算的领域，尤其是在神经网络势函数（NNF）和分子动力学模拟（MD）等领域取得了突破性的成果。凭借扎实的理论功底和丰富的实践经验，老师在如何高效地结合深度学习与第一性原理计算方面做出了重要贡献，研究成果被广泛应用于材料设计、能源催化、电子结构计算等多个领域。老师在国际顶级期刊上发表多篇高水平论文，这些论文涉及计算材料、量子力学、机器学习与材料科学的交叉领域，得到了国内外学术界的广泛认可和引用。除此之外，老师还参与了多项学术交流活动，并在多个国际学术会议上做过专题报告，积累了丰富的学术交流和研究合作经验。

在教学方面，老师秉承“理论与实践并重”的教学理念，注重将深奥的理论知识与实际应用紧密结合。在本次培训课程中，老师将通过系统的讲解和丰富的实操案例，帮助学员深入理解深度学习方法如何在第一性原理计算中实现高效应用。从基础的量子力学原理、密度泛函理论（DFT）到神经网络势函数的应用，再到如何用机器学习方法加速材料模拟，课程内容涉及面广，理论深度与实践操作并行，旨在让学员能够全面掌握并运用相关技术。除了学术与教学的成就，老师在编程与软件工具方面也有着丰富的经验，熟练掌握VASP、ASE、GPAW等第一性原理计算软件，能够灵活运用Python、Pytorch等编程工具进行大规模计算与数据分析。老师的多项研究成果和编程经验为学员提供了一个独特的学习平台，使得课程内容更加贴近实际需求，帮助学员快速掌握从理论到实践的核心技术。

原文链接

https://mp.weixin.qq.com/s/ErS5IfQ1QoeYFnZ_Z7Yjgg