机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计前沿技术
随着新能源、先进制造等领域对功能材料性能要求的日益严苛，传统材料研发模式面临显著挑战：跨尺度关联机制不清晰、实验试错周期长、计算资源消耗巨大。人工智能技术与多尺度模拟方法的深度融合，为材料科学开辟了“数据驱动+物理建模”的创新路径—通过机器学习（ML）加速材料性能预测、优化设计流程，推动材料研发从“经验驱动”向“智能驱动”跨越。
国际趋势方面，Nature 等顶级期刊近年来持续聚焦“多尺度材料模拟”“AI for Materials”等交叉领域，LAMMPS 等计算工具与 ML 技术的结合已成为研究热点。国际团队在电池催化剂设计、压电材料极化机理解析等领域取得突破性进展，通过图神经网络（GNN）、强化学习（DQN）等技术实现了材料性能的精准预测与高效设计，为新能源材料、绿色催化等技术的发展注入新动能。
国家需求层面，《国家自然科学基金“十四五”发展规划》学科发展战略中强调“重点推进新概念材料人工智能设计和材料共性科学等重要基础性工作；扶持和关注材料加工与成型、理论与模拟等传统学科领域。推动材料科学与其他学科的深度融合，加强变革性材料前沿探索。”学科发展维度，智能材料模拟技术作为材料科学、计算力学与人工智能的交叉领域，正成为学科前沿与产业应用的核心驱动力。头部企业及科研机构对兼具材料科学理论功底、多尺度模拟能力与机器学习技术的复合型人才需求激增，相关岗位在新能源电池、环境催化等领域持续井喷。
机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计
基础理论与技术前沿方法
- 分子动力学模拟（MD）与第一性原理计算（DFT）基础
(1) 分子动力学模拟（MD）：力场选择（ReaxFF、PCFF）、热力学系综、积分算法、周期性边界条件设置
(2) 第一性原理计算（DFT）：DFT 框架、电荷转移分析、过渡态搜索、态密度（DOS）与能带结构分析
- MD 与 DFT 在能源材料中的应用介绍
(1) 锂硫电池体系：
双原子催化剂建模、异质结构电子离域、聚硫化物催化转化动力学
(2) 压电催化与高级氧化：
压电材料极化模拟、界面反应动力学
(3) 催化转化反应：
熔融催化机理、O₂ 活化路径
- 机器学习（ML）在材料科学中的核心方法
(1) 监督学习
回归模型：随机森林、梯度提升树（预测 Li⁺ 迁移能垒）
分类任务：SVM、神经网络（催化剂活性分类）
(2) 无监督学习
聚类分析：k-means 识别催化活性位点
降维技术：PCA 提取关键材料特征
(3) 特征工程
描述符构建：电子结构（能带宽度）、几何构型（孔径尺寸）、热力
学参数（吸附能）
(4) 图神经网络（GNN）
原子图建模：Fe-V 双原子催化剂的图结构表示
迁移学习：聚乙烯裂解模型迁移至葡萄糖催化体系
- ML 在能源材料科学与催化中的前沿应用介绍
(1) 锂硫电池优化：COP 隔膜设计、GNN 筛选催化剂
(2) 压电催化工艺优化：神经网络映射、强化学习（DQN）
(3) 催化升级反应加速：迁移学习模型、活性位点聚类
多尺度建模与数据驱动技术融合
- 锂硫电池体系的多尺度模拟与 LML 优化
1.1. DFT 与 MD 协同解析
(1) DFT 计算步骤：
构建双原子催化剂模型，计算 LiPSs 的吸附能，Bader 电荷分析。
(2) ReaxFF-MD 模拟动态过程：
硫正极-电解液界面的多硫化物扩散动力学。
案例实操 1：DFT 计算 LiPSs 在 Fe-V 位点吸附构型，LAMMPS 模拟扩散系数。
1.2. 机器学习驱动的隔膜与电极材料设计
(1) 特征工程：
COP 隔膜的孔径、官能团类型（-NH₂ ）、Li⁺ 结合能
(2) 模型构建：随机森林预测 Li⁺ 迁移能垒
(3) 模型应用与验证：对比实验验证、贝叶斯优化筛选
案例实操 2：基于 scikit-learn 构建 COP 材料的迁移能垒预测模型
. 2. 压电催化与高级氧化
2.1. 压电材料极化效应的 DFT-MD 建模
(1) DFT 计算压电响应：应变下 MoS2 的压电常数（Quantum ESPRESSO）
(2) MD 模拟界面反应： GROMACS 模拟压电材料振动诱导的 H₂ O 分解路径
案例实操 3：计算应变对 ZnO 压电极化的影响
2.2. 机器学习预测污染物氧化降解反应速率
(1) 神经网络预测：输入污染物分子结构式，输出自由基氧化路径速率
(2) 强化学习：DQN 算法优化产氢能耗比
案例实操 4：基于 PyTorch 搭建高级氧化污染物氧化降解预测模型。
. 3. 催化转化反应加速
3.1. DFT-MD 机理研究
(1) DFT 计算裂解反应路径：金属-酸双功能催化剂的 C-C 键活化
(2) MD 模拟熔融态传质过程：CVFF 力场下聚乙烯在催化剂表面的吸附
案例实操 5：用 DFT 模拟葡萄糖在 H-ZSM-5 表面的吸附构型
3.2. 图神经网络（GNN）催化剂设计
(1) 催化剂结构表征与图表示学习：
① 构建催化剂原子图，提取拓扑与电子特征
② 训练 GNN 模型预测芳烃产率
(2) 迁移学习与跨体系泛化：聚乙烯模型迁移至生物质催化
案例实操 6：使用 DGL 库构建 GNN 模型，预测催化剂的芳烃选择性。