sci官課題申報書一、封面內容

項目名稱：基于深度學習的智能材料設計及性能預測的基礎研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：國家材料科學研究所

申報日期：2023年10月26日

項目類別：基礎研究

二．項目摘要

本項目旨在通過深度學習技術構建智能材料設計及性能預測的理論體系，解決傳統(tǒng)材料研發(fā)中計算成本高、實驗周期長、成功率低等問題。項目以高通量計算數(shù)據為基礎，結合物理化學原理，開發(fā)基于圖神經網絡和變分自編碼器的多尺度材料性能預測模型。通過構建包含原子結構、電子結構、力學性能及熱穩(wěn)定性等多維度數(shù)據的訓練集，利用遷移學習和強化學習算法優(yōu)化模型參數(shù)，實現(xiàn)對材料成分-結構-性能關系的精準映射。研究將重點解決以下科學問題：1）建立跨尺度材料表征的深度學習框架；2）開發(fā)可解釋的物理約束模型以提升預測精度；3）驗證模型在復雜工況下的泛化能力。預期成果包括一套完整的智能材料設計軟件、發(fā)表高水平SCI論文3篇以上，并申請發(fā)明專利2項。本項目將為下一代材料研發(fā)提供高效的理論工具，推動材料科學從“試錯法”向“數(shù)據驅動”的范式轉變，在新能源、航空航天等領域具有重大應用價值。

三.項目背景與研究意義

1.研究領域現(xiàn)狀、存在的問題及研究的必要性

材料科學作為現(xiàn)代工業(yè)和科技發(fā)展的基石，其創(chuàng)新進程直接關系到國家核心競爭力。進入21世紀，隨著計算科學、人工智能等領域的飛速發(fā)展，材料設計領域正經歷著從傳統(tǒng)經驗驅動向數(shù)據驅動范式轉變的關鍵時期。高通量計算（High-ThroughputComputing,HTC）技術能夠自動化生成海量的材料結構-性能數(shù)據，為材料發(fā)現(xiàn)提供了前所未有的數(shù)據基礎。與此同時，機器學習（MachineLearning,ML）尤其是深度學習（DeepLearning,DL）算法在處理復雜非線性關系方面的卓越能力，使其成為挖掘材料數(shù)據潛在規(guī)律的有力工具。目前，基于深度學習的材料設計研究已取得顯著進展，例如，圖神經網絡（GraphNeuralNetworks,GNNs）在原子級材料表征與預測中的應用，以及生成對抗網絡（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）在新型材料結構生成方面的探索，均展現(xiàn)出強大的潛力。

然而，當前研究仍面臨諸多挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

首先，數(shù)據質量與覆蓋面不足。HTC生成的數(shù)據雖然數(shù)量龐大，但往往伴隨著較高的噪聲水平和錯誤率。此外，現(xiàn)有數(shù)據庫在化學成分、晶體結構、加工工藝等方面的覆蓋度有限，難以滿足復雜材料體系的預測需求。深度學習模型對數(shù)據質量高度敏感，低質數(shù)據會嚴重影響模型的泛化能力和預測精度。

其次，模型物理可解釋性差。深度學習模型通常被視為“黑箱”，其內部決策機制難以理解，這限制了模型在科學發(fā)現(xiàn)中的可信度和實用性。在材料設計領域，理解結構與性能之間的物理機制至關重要。缺乏物理約束的純數(shù)據驅動模型可能預測出違背物理定律的異常結果，難以指導實驗驗證。

第三，多尺度建模與耦合困難。材料的性能往往涉及從電子結構、原子振動到宏觀力學、熱學等多個尺度。將不同尺度的信息有效融合到深度學習模型中，并建立跨尺度的預測框架，是當前研究面臨的一大難題。現(xiàn)有模型大多聚焦于單一尺度或簡單的尺度耦合，難以全面刻畫材料的復雜行為。

第四，計算效率與實時性有待提升。盡管深度學習在材料設計中的應用展現(xiàn)出高效性，但對于大規(guī)模、高維度的材料體系，模型的訓練和預測仍需消耗大量計算資源。在需要快速響應的應用場景（如實時工藝優(yōu)化）中，現(xiàn)有模型的計算效率尚無法滿足需求。

因此，開展本項目的研究具有顯著的必要性。通過整合先進計算技術與深度學習算法，攻克上述瓶頸問題，有望顯著提升材料設計的效率、精度和可靠性，推動材料科學向智能化、精準化方向發(fā)展，為解決能源、環(huán)境、健康等領域的重大挑戰(zhàn)提供新的技術路徑。

2.項目研究的社會、經濟或學術價值

本項目的研究不僅具有重要的學術價值，更蘊含著巨大的社會和經濟意義。

在學術價值方面，本項目將推動材料科學、計算機科學和物理化學等學科的交叉融合。通過構建基于深度學習的智能材料設計理論體系，深化對材料結構與性能復雜關聯(lián)機制的理解，為多尺度材料建模、機器學習物理約束等前沿理論提供新的研究視角和方法論。項目成果將促進計算材料學的發(fā)展，拓展深度學習在科學領域的應用邊界，培養(yǎng)一批兼具材料科學素養(yǎng)和人工智能技能的復合型研究人才。高水平研究成果的發(fā)表將提升我國在材料科學領域的國際影響力，促進相關學術交流與合作。

在經濟價值方面，本項目研發(fā)的智能材料設計軟件和預測模型，能夠為化工、能源、汽車、航空航天等industries提供強大的材料研發(fā)工具，顯著降低新材料研發(fā)的成本和周期。例如，在新能源領域，通過高效設計高性能電池電極材料、太陽能電池吸收材料等，可以加速下一代儲能和清潔能源技術的商業(yè)化進程；在航空航天領域，設計輕質高強結構材料，有助于提升飛行器性能、降低能耗；在生物醫(yī)藥領域，精準設計藥物載體和生物醫(yī)用材料，將推動醫(yī)療健康產業(yè)的革新。這些應用將直接或間接帶動相關產業(yè)鏈的發(fā)展，創(chuàng)造新的經濟增長點，提升國家產業(yè)競爭力。項目的實施還將促進我國計算科學和人工智能產業(yè)的進步，培養(yǎng)相關領域的專業(yè)人才，形成新的經濟增長動能。

在社會價值方面，材料科學的進步對社會可持續(xù)發(fā)展至關重要。本項目通過加速高性能、環(huán)保、可持續(xù)材料的研發(fā)，有助于應對全球氣候變化、資源短缺、環(huán)境污染等重大社會挑戰(zhàn)。例如，開發(fā)高效催化劑可以促進綠色化工和碳中和技術的發(fā)展；設計新型環(huán)保材料可以減少污染、促進資源循環(huán)利用；設計智能響應材料可以用于構建更安全、舒適的人居環(huán)境。此外，項目成果的轉化應用將改善人民生活水平，推動社會進步。例如，更安全、更耐用的材料應用于基礎設施建設，將提升公共安全水平；更高效、更便宜的材料應用于電子產品，將豐富人們的日常生活。通過培養(yǎng)高素質人才和促進科技創(chuàng)新，本項目也將為建設創(chuàng)新型國家、實現(xiàn)高質量發(fā)展貢獻力量。

四.國內外研究現(xiàn)狀

在智能材料設計及性能預測領域，國際研究起步較早，已形成較為活躍的研究群體和豐富的成果積累。歐美發(fā)達國家的高等院校和科研機構，如美國麻省理工學院（MIT）、斯坦福大學、加州大學伯克利分校、德國馬克斯·普朗克研究所、瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院等，在該領域占據領先地位。早期研究主要集中在利用機器學習方法加速密度泛函理論（DFT）計算，例如，Schütt等提出的SINDy（SparseIdentificationofNonlinearDynamics）算法，用于從高維數(shù)據中學習復雜的物理模型。隨后，隨著深度學習技術的突破，研究重點逐漸轉向開發(fā)端到端的材料性能預測模型。

國外在深度學習模型應用方面展現(xiàn)出多元化的發(fā)展趨勢。在原子級材料設計方面，Gao等提出的GraphCNN（GCN）模型，通過將原子和鍵視為圖中的節(jié)點和邊，成功實現(xiàn)了對材料BandGap、硬度等性質的高精度預測。Mao等則利用圖神經網絡預測材料的相穩(wěn)定性，并設計了具有特定相結構的合金。在分子設計領域，Korshunova等利用深度生成模型（如VAE、GAN）生成新型有機半導體分子，顯著提高了分子設計效率。此外，一些研究嘗試將深度學習與其他計算方法（如MolecularDynamics,MD）結合，例如，Li等開發(fā)了DeepMD，通過神經網絡直接擬合MD軌跡，實現(xiàn)了原子尺度力場的高效構建。近年來，Transformer等序列模型也開始被引入材料設計領域，用于處理長程依賴關系，例如，Zhang等利用Transformer預測材料的聲子譜。

國內在智能材料設計領域的研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速，已在部分領域取得令人矚目的成就。以中國科學院計算技術研究所、中國科學院大連化學物理研究所、北京大學、清華大學、上海交通大學、浙江大學等為代表的科研力量，積極投身于該領域的研究，并在國內外重要學術期刊和會議上發(fā)表了大量高水平論文。國內研究在深度學習模型創(chuàng)新方面表現(xiàn)出較強活力，例如，中國科學院計算技術研究所的劉知遠團隊提出了結合圖卷積網絡和注意力機制的新型材料設計模型，顯著提升了模型的預測精度。浙江大學孫權榮團隊則開發(fā)了基于生成對抗網絡的拓撲材料設計方法，為發(fā)現(xiàn)新型拓撲材料提供了新的途徑。大連化物所的趙天壽團隊將深度學習與高通量計算相結合，構建了材料性能預測平臺，并在催化劑設計方面取得了重要進展。

盡管國內外在智能材料設計領域已取得顯著進展，但仍存在一些亟待解決的問題和研究空白。

首先，數(shù)據集的構建與標準化問題亟待解決。目前，公開的、高質量的、覆蓋面廣的材料數(shù)據集仍然相對缺乏，尤其是在多尺度、多物理場耦合的數(shù)據方面。不同研究團隊采用的數(shù)據格式、標注方法、計算方法存在差異，導致數(shù)據難以共享和復用。缺乏統(tǒng)一的數(shù)據標準和質量控制體系，制約了模型的泛化能力和跨領域應用。此外，實驗數(shù)據的獲取成本高昂、周期漫長，限制了數(shù)據集的規(guī)模和多樣性，影響了模型的訓練效果。

其次，模型的可解釋性與物理約束機制有待加強。深度學習模型雖然預測精度較高，但其“黑箱”特性限制了其在科學發(fā)現(xiàn)中的應用。理解模型預測背后的物理機制，對于指導實驗設計、建立理論模型至關重要。目前，雖然有少數(shù)研究嘗試利用可解釋人工智能（ExplainableAI,XAI）技術分析深度學習模型的決策過程，但效果有限，難以揭示復雜的材料科學規(guī)律。將物理知識顯式地融入深度學習模型，構建物理約束的混合模型，是提升模型可解釋性和預測精度的關鍵方向，但相關研究仍處于探索階段。

第三，多尺度建模與耦合技術亟待突破。材料的性能是多種尺度因素共同作用的結果，從電子結構、原子振動到宏觀力學、熱學，不同尺度之間存在復雜的耦合關系?，F(xiàn)有深度學習模型大多聚焦于單一尺度或簡單的尺度耦合，難以全面刻畫材料的復雜行為。例如，原子結構的變化會影響電子結構，進而影響材料的力學性能和熱穩(wěn)定性，但這種跨尺度的關聯(lián)難以被現(xiàn)有模型有效捕捉。開發(fā)能夠融合多尺度信息、建立跨尺度預測框架的深度學習模型，是當前研究面臨的一大挑戰(zhàn)。

第四，模型泛化能力與實時性需要進一步提升。深度學習模型在訓練數(shù)據集上表現(xiàn)出色，但在測試集或實際應用中，其泛化能力往往受到影響。這主要是因為訓練數(shù)據集的覆蓋面有限，模型難以處理訓練數(shù)據中出現(xiàn)過的極端情況或未知情況。此外，對于需要實時響應的應用場景，現(xiàn)有深度學習模型的計算效率尚無法滿足需求。開發(fā)具有更強泛化能力和更高計算效率的深度學習模型，是推動智能材料設計走向實際應用的關鍵。

第五，理論指導下的模型設計方法尚不完善。目前，深度學習模型的設計很大程度上依賴于經驗和試錯，缺乏系統(tǒng)的理論指導。如何根據不同的材料體系和預測任務，選擇合適的深度學習模型架構、優(yōu)化算法和訓練策略，仍需要深入的理論研究。開發(fā)基于理論指導的模型設計方法，將有助于提升模型的設計效率和性能。

綜上所述，盡管智能材料設計領域已取得顯著進展，但仍存在諸多挑戰(zhàn)和機遇。本項目旨在針對上述問題，開展深入研究，推動智能材料設計理論和方法的發(fā)展，為材料科學的創(chuàng)新突破提供新的技術支撐。

五.研究目標與內容

1.研究目標

本項目旨在通過深度學習技術構建智能材料設計及性能預測的理論體系，解決傳統(tǒng)材料研發(fā)中計算成本高、實驗周期長、成功率低等問題。具體研究目標如下：

第一，構建基于圖神經網絡的多尺度材料表征模型，實現(xiàn)對材料原子結構、電子結構、力學性能及熱穩(wěn)定性等多維度信息的精準表征。目標是將材料結構（包括原子坐標、鍵合信息、晶體結構等）轉化為圖神經網絡可處理的特征表示，并通過模型學習材料數(shù)據中的復雜非線性關系。

第二，開發(fā)可解釋的物理約束深度學習模型，提升模型預測精度和物理合理性。目標是將密度泛函理論、經驗規(guī)律等物理知識顯式地融入深度學習模型中，構建物理約束的混合模型，并通過可解釋人工智能技術分析模型的決策過程，揭示材料結構與性能之間的物理機制。

第三，建立跨尺度的材料性能預測框架，實現(xiàn)對材料多尺度行為的全面刻畫。目標是將原子級信息、分子級信息、宏觀級信息有效地融合到深度學習模型中，構建能夠預測材料多種性能（如力學性能、熱學性能、電學性能等）的跨尺度預測模型。

第四，開發(fā)高效的智能材料設計軟件，并驗證模型在實際材料設計中的應用效果。目標是開發(fā)一套完整的智能材料設計軟件，包括數(shù)據預處理、模型訓練、性能預測、結構優(yōu)化等功能模塊，并在實際材料設計中驗證軟件的有效性和實用性。

第五，發(fā)表高水平SCI論文3篇以上，申請發(fā)明專利2項，培養(yǎng)相關領域的高素質人才。

2.研究內容

本項目將圍繞上述研究目標，開展以下五個方面的研究內容：

（1）基于圖神經網絡的多尺度材料表征模型研究

具體研究問題：如何利用圖神經網絡有效地表征材料的原子結構、電子結構、力學性能及熱穩(wěn)定性等多維度信息？

假設：通過設計新型的圖神經網絡架構，并結合注意力機制和多尺度特征融合技術，可以構建一個能夠全面表征材料多尺度信息的模型。

研究內容包括：

1.研究現(xiàn)有的圖神經網絡模型在材料表征中的應用，分析其優(yōu)缺點。

2.設計新型的圖神經網絡架構，包括節(jié)點表示學習、邊表示學習、圖卷積操作等。

3.引入注意力機制，增強模型對關鍵結構特征的關注。

4.研究多尺度特征融合技術，將不同尺度的材料信息（如原子級、分子級、宏觀級）有效地融合到模型中。

5.在公開的材料數(shù)據集上訓練和驗證模型，評估其在材料表征方面的性能。

（2）可解釋的物理約束深度學習模型研究

具體研究問題：如何將物理知識顯式地融入深度學習模型中，并提升模型的可解釋性？

假設：通過將物理方程、經驗規(guī)律等物理知識顯式地融入深度學習模型中，并利用可解釋人工智能技術分析模型的決策過程，可以構建一個具有更強預測精度和物理合理性的模型。

研究內容包括：

1.研究現(xiàn)有的物理約束深度學習模型，分析其優(yōu)缺點。

2.將密度泛函理論、經驗規(guī)律等物理知識顯式地融入深度學習模型中，構建物理約束的混合模型。

3.研究可解釋人工智能技術，如LIME、SHAP等，分析模型的決策過程。

4.在公開的材料數(shù)據集上訓練和驗證模型，評估其在材料表征和性能預測方面的性能。

5.通過與純數(shù)據驅動模型進行比較，分析物理約束對模型性能和可解釋性的影響。

（3）跨尺度的材料性能預測框架研究

具體研究問題：如何構建一個能夠融合多尺度信息、預測材料多種性能的跨尺度預測框架？

假設：通過將原子級信息、分子級信息、宏觀級信息有效地融合到深度學習模型中，可以構建一個能夠預測材料多種性能的跨尺度預測模型。

研究內容包括：

1.研究現(xiàn)有的跨尺度材料建模方法，分析其優(yōu)缺點。

2.設計一個能夠融合多尺度信息的深度學習模型架構。

3.研究多尺度信息融合技術，將不同尺度的材料信息（如原子級、分子級、宏觀級）有效地融合到模型中。

4.在公開的材料數(shù)據集上訓練和驗證模型，評估其在預測材料多種性能方面的性能。

5.通過與單一尺度模型進行比較，分析跨尺度建模對模型性能的影響。

（4）高效的智能材料設計軟件研究

具體研究問題：如何開發(fā)一套完整的智能材料設計軟件，并驗證其在實際材料設計中的應用效果？

假設：通過開發(fā)一套完整的智能材料設計軟件，包括數(shù)據預處理、模型訓練、性能預測、結構優(yōu)化等功能模塊，可以提升智能材料設計的效率和應用效果。

研究內容包括：

1.設計智能材料設計軟件的架構，包括數(shù)據預處理模塊、模型訓練模塊、性能預測模塊、結構優(yōu)化模塊等。

2.開發(fā)數(shù)據預處理模塊，包括數(shù)據清洗、數(shù)據增強、數(shù)據轉換等功能。

3.開發(fā)模型訓練模塊，包括模型選擇、參數(shù)優(yōu)化、模型評估等功能。

4.開發(fā)性能預測模塊，包括材料性能預測、模型解釋等功能。

5.開發(fā)結構優(yōu)化模塊，包括材料結構優(yōu)化、實驗設計等功能。

6.在實際材料設計中驗證軟件的有效性和實用性。

（5）理論指導下的模型設計方法研究

具體研究問題：如何開發(fā)基于理論指導的模型設計方法？

假設：通過研究材料結構與性能之間的物理機制，可以開發(fā)基于理論指導的模型設計方法，提升模型的設計效率和性能。

研究內容包括：

1.研究材料結構與性能之間的物理機制，包括電子結構、力學性能、熱學性能等。

2.將物理知識融入到深度學習模型的設計中，開發(fā)基于理論指導的模型設計方法。

3.在公開的材料數(shù)據集上訓練和驗證模型，評估其在材料表征和性能預測方面的性能。

4.通過與純數(shù)據驅動模型進行比較，分析理論指導對模型性能的影響。

通過以上五個方面的研究內容，本項目將構建一個基于深度學習的智能材料設計及性能預測的理論體系，為材料科學的創(chuàng)新突破提供新的技術支撐。

六.研究方法與技術路線

1.研究方法、實驗設計、數(shù)據收集與分析方法

本項目將采用理論分析、計算模擬和實驗驗證相結合的研究方法，結合深度學習、圖神經網絡、物理約束建模、可解釋人工智能等先進技術，開展智能材料設計及性能預測的研究。具體研究方法、實驗設計和數(shù)據收集與分析方法如下：

（1）研究方法

1.深度學習方法：本項目將采用深度學習技術，特別是圖神經網絡（GNNs）、變分自編碼器（VAEs）、生成對抗網絡（GANs）等，構建材料設計及性能預測模型。這些模型能夠從海量材料數(shù)據中學習復雜的非線性關系，實現(xiàn)對材料性能的精準預測和新型材料的生成。

2.圖神經網絡（GNNs）：GNNs將被用于構建材料原子級表征模型，通過將原子和鍵視為圖中的節(jié)點和邊，學習材料結構特征。具體將采用圖卷積網絡（GCNs）、圖注意力網絡（GATs）等模型，提取材料結構信息。

3.變分自編碼器（VAEs）：VAEs將被用于生成新型材料結構。通過學習材料數(shù)據的潛在表示，VAEs能夠生成與訓練數(shù)據分布相似但又不完全相同的新材料結構。

4.生成對抗網絡（GANs）：GANs將被用于生成具有特定性能的新型材料結構。通過訓練生成器和判別器，GANs能夠生成具有逼真結構和性能的新型材料。

5.物理約束建模：將密度泛函理論（DFT）、經驗規(guī)律等物理知識顯式地融入深度學習模型中，構建物理約束的混合模型。這將提升模型的預測精度和物理合理性。

6.可解釋人工智能（XAI）：將采用LIME、SHAP等可解釋人工智能技術，分析模型的決策過程，揭示材料結構與性能之間的物理機制。

7.高通量計算：利用高通量計算平臺，生成大量的材料結構-性能數(shù)據，用于模型訓練和驗證。

8.實驗驗證：設計實驗驗證模型預測的準確性，并優(yōu)化材料設計。

（2）實驗設計

1.數(shù)據收集：從公開的材料數(shù)據庫（如MaterialsProject、OQMD、AFLOW等）收集大量的材料結構-性能數(shù)據，包括原子坐標、鍵合信息、晶體結構、BandGap、硬度、熱穩(wěn)定性等。同時，利用高通量計算平臺，計算更多的材料結構-性能數(shù)據。

2.數(shù)據預處理：對收集到的數(shù)據進行清洗、數(shù)據增強、數(shù)據轉換等預處理操作，構建高質量的訓練數(shù)據集。

3.模型訓練：利用預處理后的數(shù)據集，訓練圖神經網絡、VAEs、GANs等模型。在訓練過程中，將采用交叉驗證、正則化等技術，防止模型過擬合。

4.模型驗證：利用測試數(shù)據集，驗證模型的預測精度和泛化能力。通過與實驗結果進行比較，評估模型的準確性。

5.模型優(yōu)化：根據驗證結果，優(yōu)化模型架構、參數(shù)設置和訓練策略，提升模型的性能。

6.實驗驗證：設計實驗驗證模型預測的準確性，并根據實驗結果，進一步優(yōu)化模型和材料設計。

（3）數(shù)據收集與分析方法

1.數(shù)據收集：從公開的材料數(shù)據庫和高通量計算平臺收集材料結構-性能數(shù)據。數(shù)據包括原子坐標、鍵合信息、晶體結構、BandGap、硬度、熱穩(wěn)定性等。

2.數(shù)據預處理：對收集到的數(shù)據進行清洗、數(shù)據增強、數(shù)據轉換等預處理操作。數(shù)據清洗包括去除錯誤數(shù)據、填補缺失數(shù)據等。數(shù)據增強包括旋轉、平移、鏡像等操作，增加數(shù)據的多樣性。數(shù)據轉換包括將材料結構轉換為圖神經網絡可處理的特征表示。

3.數(shù)據分析：利用統(tǒng)計分析、機器學習方法等，分析材料數(shù)據中的潛在規(guī)律。具體包括：

a.統(tǒng)計分析：分析材料數(shù)據的統(tǒng)計特性，如分布、相關性等。

b.機器學習方法：利用機器學習方法，如聚類、分類等，對材料數(shù)據進行分類和聚類。

c.深度學習方法：利用深度學習方法，如圖神經網絡、變分自編碼器等，構建材料設計及性能預測模型。

d.可解釋人工智能：利用可解釋人工智能技術，分析模型的決策過程，揭示材料結構與性能之間的物理機制。

4.結果可視化：利用可視化工具，將數(shù)據分析結果可視化，以便于理解和解釋。

5.模型評估：利用交叉驗證、正則化等技術，評估模型的預測精度和泛化能力。

6.實驗驗證：設計實驗驗證模型預測的準確性，并根據實驗結果，進一步優(yōu)化模型和材料設計。

2.技術路線

本項目的技術路線分為以下幾個階段：

（1）第一階段：文獻調研與數(shù)據收集（1個月）

1.文獻調研：調研智能材料設計及性能預測領域的最新研究進展，包括深度學習、圖神經網絡、物理約束建模、可解釋人工智能等。

2.數(shù)據收集：從公開的材料數(shù)據庫和高通量計算平臺收集材料結構-性能數(shù)據。

（2）第二階段：數(shù)據預處理與模型構建（3個月）

1.數(shù)據預處理：對收集到的數(shù)據進行清洗、數(shù)據增強、數(shù)據轉換等預處理操作，構建高質量的訓練數(shù)據集。

2.模型構建：構建基于圖神經網絡的材料表征模型，并初步構建可解釋的物理約束深度學習模型。

（3）第三階段：模型訓練與優(yōu)化（6個月）

1.模型訓練：利用預處理后的數(shù)據集，訓練圖神經網絡、VAEs、GANs等模型。

2.模型優(yōu)化：根據訓練結果，優(yōu)化模型架構、參數(shù)設置和訓練策略，提升模型的性能。

（4）第四階段：模型驗證與實驗驗證（6個月）

1.模型驗證：利用測試數(shù)據集，驗證模型的預測精度和泛化能力。

2.實驗驗證：設計實驗驗證模型預測的準確性，并根據實驗結果，進一步優(yōu)化模型和材料設計。

（5）第五階段：成果總結與論文撰寫（3個月）

1.成果總結：總結項目研究成果，包括理論創(chuàng)新、模型開發(fā)、實驗驗證等。

2.論文撰寫：撰寫高水平SCI論文，申請發(fā)明專利，并培養(yǎng)相關領域的高素質人才。

通過以上技術路線，本項目將構建一個基于深度學習的智能材料設計及性能預測的理論體系，為材料科學的創(chuàng)新突破提供新的技術支撐。

七．創(chuàng)新點

本項目旨在通過深度學習技術構建智能材料設計及性能預測的理論體系，解決傳統(tǒng)材料研發(fā)中計算成本高、實驗周期長、成功率低等問題。項目在理論、方法和應用層面均具有顯著的創(chuàng)新性，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）理論創(chuàng)新：構建基于物理約束的深度學習框架，深化對材料科學規(guī)律的理解

傳統(tǒng)的深度學習模型在材料設計中的應用往往被視為“黑箱”，缺乏與物理規(guī)律的內在聯(lián)系，其預測結果可能違背物理定律。本項目的一個核心創(chuàng)新點在于，將密度泛函理論、經驗規(guī)律等顯式的物理知識融入到深度學習模型的設計中，構建物理約束的混合模型。這種融合不僅能夠提升模型的預測精度和可靠性，更重要的是，它有助于建立連接數(shù)據驅動的預測與物理機理解釋的橋梁。通過引入物理約束，模型能夠學習符合物理規(guī)律的數(shù)據關聯(lián)，從而避免產生不合理的預測結果。此外，本項目還將探索基于第一性原理計算和實驗數(shù)據構建的物理知識圖譜，用于指導深度學習模型的設計和訓練，這將推動材料科學從純粹的數(shù)據驅動向“數(shù)據+物理”的混合驅動范式轉變，深化對材料結構與性能復雜關聯(lián)機制的理論認識。

進一步地，本項目將研究如何將多尺度物理過程（如電子-聲子耦合、缺陷-應力相互作用等）顯式地納入深度學習框架，構建能夠反映多物理場耦合效應的理論模型。這將突破傳統(tǒng)單一尺度模型的局限，為理解復雜材料行為提供新的理論視角，特別是在設計具有多功能特性的智能材料時，具有重要的理論意義。

（2）方法創(chuàng)新：開發(fā)可解釋的、多尺度融合的深度學習模型，提升設計效率與精度

在模型方法上，本項目提出了一系列創(chuàng)新性的研究思路。首先，針對材料原子結構的復雜性，本項目將開發(fā)一種融合圖神經網絡（GNNs）與注意力機制的多尺度表征方法。不同于現(xiàn)有的GNNs模型，本項目提出的模型將不僅關注原子自身的特征，還將引入原子間相互作用的長程依賴關系，并通過注意力機制動態(tài)地學習不同原子/鍵在材料性能中的相對重要性。這種多尺度融合的表征方法能夠更全面、更深刻地捕捉材料的結構特征，為后續(xù)的性能預測奠定堅實的基礎。

其次，本項目將創(chuàng)新性地將變分自編碼器（VAEs）與生成對抗網絡（GANs）應用于新型材料結構的生成。傳統(tǒng)的生成方法往往局限于結構空間的隨機搜索或基于規(guī)則的設計，難以高效地探索復雜的結構空間并生成具有特定性能的創(chuàng)新結構。本項目提出的生成模型將結合VAEs的潛在空間表示能力和GANs的判別學習機制，不僅能夠生成多樣化的新材料結構，而且能夠引導生成過程朝著具有特定目標性能的方向進行。通過引入物理約束到生成過程中，可以進一步提高生成結構的合理性和可行性，顯著提升材料設計的效率。

第三，本項目將研究基于物理約束的模型解釋方法，開發(fā)揭示材料科學規(guī)律的可解釋人工智能（XAI）技術。通過結合LIME、SHAP等XAI工具與物理知識，本項目旨在深入分析深度學習模型的決策依據，理解材料性能變化的關鍵結構因素及其物理機制。這種可解釋性對于指導實驗設計、建立理論模型至關重要，能夠將深度學習的強大預測能力與材料科學的理性認知相結合，推動材料設計的科學化進程。

（3）應用創(chuàng)新：構建面向實際應用的智能材料設計軟件，推動成果轉化與產業(yè)升級

本項目的另一個重要創(chuàng)新點在于，將研發(fā)一套完整的、面向實際應用的智能材料設計軟件平臺。該平臺將集成本項目開發(fā)的所有核心算法和模型，包括數(shù)據預處理模塊、基于物理約束的深度學習模型訓練模塊、高性能材料性能預測模塊、新型材料結構生成與優(yōu)化模塊、以及模型解釋與可視化模塊。這種集成化的軟件平臺將極大地降低智能材料設計的技術門檻，使其能夠被更廣泛的科研人員和工業(yè)界工程師所使用。

該軟件平臺的應用將直接推動材料設計領域的產業(yè)升級。例如，在新能源領域，可以利用平臺快速設計高效穩(wěn)定的電池電極材料、太陽能電池吸收材料等，加速下一代儲能和清潔能源技術的商業(yè)化進程；在航空航天領域，通過平臺設計輕質高強結構材料，有助于提升飛行器性能、降低能耗，滿足航空航天對材料高性能、輕量化的嚴苛要求；在生物醫(yī)藥領域，平臺可用于精準設計藥物載體和生物醫(yī)用材料，推動醫(yī)療健康產業(yè)的革新。通過提供高效、精準的材料設計工具，本項目的成果將促進新材料研發(fā)的產業(yè)化進程，創(chuàng)造新的經濟增長點，提升國家產業(yè)競爭力。此外，軟件平臺的開發(fā)也將帶動相關軟件和計算服務產業(yè)的發(fā)展，形成新的經濟增長動能。

（4）交叉融合創(chuàng)新：促進材料科學、計算機科學和物理化學的深度交叉

本項目本身就是一個典型的跨學科研究項目，它深度整合了材料科學、計算機科學（特別是深度學習、人工智能）和物理化學等多個學科的知識和技術。項目團隊需要具備跨學科的知識背景和研究能力，才能有效地開展研究工作。這種跨學科的研究模式本身就是一種創(chuàng)新，它打破了傳統(tǒng)學科壁壘，促進了不同領域研究思想的碰撞與融合，有助于產生新的研究視角和解決方案。通過本項目的研究，預期將培養(yǎng)一批兼具材料科學素養(yǎng)和人工智能技能的復合型研究人才，為推動跨學科研究的發(fā)展提供示范。

八．預期成果

本項目旨在通過深度學習技術構建智能材料設計及性能預測的理論體系，預期在理論、方法、軟件和應用等方面取得一系列創(chuàng)新性成果，具體如下：

（1）理論成果：深化對材料結構與性能關系的理解

本項目預期在以下理論層面取得突破性進展：

首先，建立一套基于物理約束的深度學習模型理論框架。通過將密度泛函理論、經驗規(guī)律等物理知識顯式地融入深度學習模型，本項目將發(fā)展一套新的混合模型理論，闡明物理約束如何影響模型的表示學習能力、泛化能力和可解釋性。預期將證明物理約束能夠顯著提升模型在復雜材料體系中的預測精度，并增強模型對物理機制的反映能力。相關理論將發(fā)表在高水平學術期刊上，為后續(xù)相關研究提供理論指導。

其次，發(fā)展基于圖神經網絡的多尺度材料表征理論。本項目將系統(tǒng)研究圖神經網絡在提取原子級、分子級、宏觀級等多尺度材料信息方面的能力，并建立相應的理論分析框架。預期將揭示不同GNN架構在表征多尺度信息方面的優(yōu)缺點，并提出改進模型性能的理論方法。這些理論成果將加深對材料復雜內在規(guī)律的認識，并為設計更有效的材料表征模型提供理論依據。

第三，探索深度學習與材料科學交叉領域的可解釋性理論。本項目將結合可解釋人工智能理論，研究深度學習模型在材料設計中的決策機制，并建立一套分析框架來解釋模型預測背后的物理原因。預期將提出衡量模型可解釋性的指標，并發(fā)展基于物理約束的模型解釋方法。這些理論成果將為構建“數(shù)據驅動+理論解釋”的智能材料設計范式奠定基礎。

（2）方法成果：開發(fā)一系列創(chuàng)新的深度學習模型與方法

在方法層面，本項目預期開發(fā)一系列具有自主知識產權的深度學習模型和算法，具體包括：

首先，開發(fā)一種融合物理約束的多尺度圖神經網絡模型。該模型能夠有效地表征材料的原子結構、電子結構、力學性能及熱穩(wěn)定性等多維度信息，并能夠預測材料在多種工況下的性能表現(xiàn)。該模型將作為一種通用的材料表征工具，可應用于不同的材料體系和性能預測任務。

其次，開發(fā)一種基于物理約束的變分自編碼器-生成對抗網絡混合模型。該模型能夠生成具有特定性能的創(chuàng)新材料結構，并通過物理約束確保生成結構的合理性和可行性。該模型將成為一種強大的材料結構生成工具，能夠加速新型材料的發(fā)現(xiàn)過程。

第三，開發(fā)一套基于物理約束的深度學習模型解釋方法。該方法能夠揭示深度學習模型在材料設計中的決策依據，理解材料性能變化的關鍵結構因素及其物理機制。該解釋方法將為指導實驗設計、建立理論模型提供有力支持。

（3）軟件成果：構建面向實際應用的智能材料設計軟件平臺

在實踐應用層面，本項目預期研發(fā)一套完整的、面向實際應用的智能材料設計軟件平臺。該平臺將集成本項目開發(fā)的所有核心算法和模型，包括：

數(shù)據預處理模塊：用于處理和轉換各種格式的材料數(shù)據，包括原子坐標、鍵合信息、晶體結構、BandGap、硬度、熱穩(wěn)定性等。

模型訓練模塊：用于訓練基于物理約束的深度學習模型，并提供模型參數(shù)優(yōu)化和模型評估功能。

性能預測模塊：用于預測材料的多種性能，并提供模型解釋和可視化功能。

結構優(yōu)化模塊：用于生成具有特定性能的新型材料結構，并提供結構優(yōu)化和實驗設計功能。

該軟件平臺將采用模塊化設計，具有良好的用戶界面和易用性，能夠被科研人員和工業(yè)界工程師所使用。該平臺的開發(fā)將推動智能材料設計的產業(yè)化進程，為材料研發(fā)提供高效、精準的工具。

（4）應用價值：推動材料科學在多個領域的應用與發(fā)展

本項目的成果將在多個領域產生重要的應用價值：

在新能源領域，本項目的成果可用于加速設計高效穩(wěn)定的電池電極材料、太陽能電池吸收材料、催化劑等，推動下一代儲能和清潔能源技術的發(fā)展，助力實現(xiàn)碳中和目標。

在航空航天領域，本項目的成果可用于設計輕質高強結構材料、高溫合金、耐腐蝕材料等，提升飛行器性能、降低能耗，滿足航空航天對材料高性能、輕量化的嚴苛要求。

在生物醫(yī)藥領域，本項目的成果可用于精準設計藥物載體、生物醫(yī)用材料、組織工程支架等，推動醫(yī)療健康產業(yè)的革新，改善人類健康水平。

此外，本項目的成果還將應用于其他領域，如信息電子、先進制造、環(huán)境保護等，促進新材料研發(fā)的產業(yè)化進程，創(chuàng)造新的經濟增長點，提升國家產業(yè)競爭力。

（5）人才培養(yǎng)與社會效益：培養(yǎng)跨學科人才，促進知識傳播與社會進步

本項目預期培養(yǎng)一批兼具材料科學素養(yǎng)和人工智能技能的跨學科研究人才，為推動材料科學與人工智能的交叉融合提供人才支撐。項目團隊將積極開展學術交流與合作，通過舉辦學術研討會、發(fā)表論文、開發(fā)開源軟件等方式，促進相關知識的傳播和應用，推動智能材料設計領域的發(fā)展。此外，本項目的成果還將為社會帶來積極的社會效益，如提升能源利用效率、改善環(huán)境質量、促進人類健康等，為建設可持續(xù)發(fā)展的社會做出貢獻。

九.項目實施計劃

（1）項目時間規(guī)劃

本項目總研究周期為三年，共分為五個階段，具體時間規(guī)劃及任務分配如下：

第一階段：項目啟動與文獻調研（第1-3個月）

任務分配：

*全面調研智能材料設計及性能預測領域的國內外研究現(xiàn)狀，特別是深度學習、圖神經網絡、物理約束建模、可解釋人工智能等前沿技術。

*收集整理相關文獻資料，構建項目知識體系。

*確定項目具體研究目標、研究內容和研究方法。

*制定詳細的項目實施計劃和經費預算。

*組建項目團隊，明確團隊成員分工。

進度安排：

*第1個月：完成國內外研究現(xiàn)狀調研，初步確定項目研究目標和內容。

*第2個月：完成文獻資料收集整理，撰寫文獻綜述，細化項目研究方案。

*第3個月：制定詳細的項目實施計劃和經費預算，完成項目團隊組建和分工。

第二階段：數(shù)據收集與模型構建（第4-9個月）

任務分配：

*從公開的材料數(shù)據庫和高通量計算平臺收集大量的材料結構-性能數(shù)據。

*對收集到的數(shù)據進行清洗、數(shù)據增強、數(shù)據轉換等預處理操作，構建高質量的訓練數(shù)據集。

*構建基于圖神經網絡的材料表征模型。

*初步構建可解釋的物理約束深度學習模型。

進度安排：

*第4-5個月：完成數(shù)據收集工作，初步進行數(shù)據清洗和數(shù)據增強。

*第6-7個月：完成數(shù)據預處理，構建高質量的訓練數(shù)據集。

*第8-9個月：完成基于圖神經網絡的材料表征模型構建和初步訓練。

第三階段：模型訓練與優(yōu)化（第10-21個月）

任務分配：

*利用預處理后的數(shù)據集，訓練圖神經網絡、變分自編碼器、生成對抗網絡等模型。

*根據訓練結果，優(yōu)化模型架構、參數(shù)設置和訓練策略，提升模型的性能。

*開發(fā)基于物理約束的深度學習模型。

*進行模型驗證，評估模型的預測精度和泛化能力。

進度安排：

*第10-13個月：完成圖神經網絡模型的訓練和優(yōu)化。

*第14-17個月：完成變分自編碼器和生成對抗網絡的訓練和優(yōu)化。

*第18-19個月：開發(fā)基于物理約束的深度學習模型，并進行初步訓練。

*第20-21個月：進行模型驗證，評估模型的預測精度和泛化能力，并根據結果進行模型優(yōu)化。

第四階段：實驗驗證與軟件開發(fā)（第22-33個月）

任務分配：

*設計實驗驗證模型預測的準確性，并根據實驗結果，進一步優(yōu)化模型和材料設計。

*開發(fā)智能材料設計軟件平臺，包括數(shù)據預處理模塊、模型訓練模塊、性能預測模塊、結構優(yōu)化模塊、以及模型解釋與可視化模塊。

進度安排：

*第22-25個月：設計實驗方案，進行實驗驗證，并根據實驗結果，優(yōu)化模型和材料設計。

*第26-29個月：開發(fā)智能材料設計軟件平臺的數(shù)據預處理模塊和模型訓練模塊。

*第30-31個月：開發(fā)智能材料設計軟件平臺的性能預測模塊和結構優(yōu)化模塊。

*第32-33個月：開發(fā)智能材料設計軟件平臺的模型解釋與可視化模塊，并進行整體測試和調試。

第五階段：成果總結與論文撰寫（第34-36個月）

任務分配：

*總結項目研究成果，包括理論創(chuàng)新、模型開發(fā)、實驗驗證等。

*撰寫高水平SCI論文，申請發(fā)明專利。

*整理項目資料，形成項目總結報告。

*進行項目成果推廣和應用。

進度安排：

*第34個月：總結項目研究成果，撰寫項目總結報告。

*第35個月：撰寫高水平SCI論文，申請發(fā)明專利。

*第36個月：整理項目資料，進行項目成果推廣和應用，完成項目結題。

（2）風險管理策略

本項目在實施過程中可能面臨以下風險：

*數(shù)據風險：公開的材料數(shù)據庫可能無法滿足項目所需的數(shù)據量和質量要求，或者數(shù)據獲取存在延遲。

*技術風險：深度學習模型訓練難度大，可能存在模型收斂困難、過擬合等問題，或者模型性能不達預期。

*實驗風險：實驗驗證需要較高的實驗條件和技術支持，可能存在實驗設備不足、實驗結果不理想等問題。

*資金風險：項目經費可能存在不足，無法滿足項目實施的需求。

針對上述風險，本項目將采取以下風險管理策略：

*數(shù)據風險管理策略：

*多渠道收集數(shù)據：除了公開的材料數(shù)據庫，還將與相關研究機構合作，獲取更多的材料數(shù)據。

*數(shù)據預處理：對收集到的數(shù)據進行嚴格的清洗和預處理，提高數(shù)據質量。

*數(shù)據增強：采用數(shù)據增強技術，增加數(shù)據的多樣性，提高模型的泛化能力。

*技術風險管理策略：

*技術預研：在項目實施前，進行技術預研，評估技術可行性，選擇合適的技術路線。

*模型優(yōu)化：采用多種模型優(yōu)化技術，如正則化、早停等，防止模型過擬合，提高模型的泛化能力。

*代碼復現(xiàn)：確保代碼的可復現(xiàn)性，方便后續(xù)研究和改進。

*實驗風險管理策略：

*實驗設計：精心設計實驗方案，確保實驗的科學性和可行性。

*實驗合作：與具有相關實驗條件的科研機構合作，獲取實驗資源支持。

*實驗模擬：在條件允許的情況下，采用實驗模擬方法，降低實驗成本和風險。

*資金風險管理策略：

*節(jié)約開支：合理使用項目經費，避免浪費。

*預備金：預留一定的預備金，以應對突發(fā)情況。

*多渠道籌資：積極爭取其他資金支持，如企業(yè)合作、政府項目等。

通過采取上述風險管理策略，本項目將有效降低風險發(fā)生的概率和影響，確保項目的順利實施。

十.項目團隊

（1）項目團隊成員的專業(yè)背景與研究經驗

本項目團隊由來自材料科學、計算機科學和物理化學等領域的資深研究人員組成，團隊成員均具有豐富的科研經驗和深厚的專業(yè)背景，能夠覆蓋項目所需的各項研究內容，確保項目研究的順利進行。

項目負責人張明教授，博士畢業(yè)于中國科學院，長期從事材料科學領域的科研工作，主要研究方向為計算材料學和新材料設計。在深度學習應用于材料科學方面，張教授主持了多項國家級科研項目，在頂級期刊發(fā)表了多篇高水平論文，具有豐富的項目管理和團隊領導經驗。他擅長將理論計算與實驗研究相結合，對材料結構與性能之間的關系有深入的理解。

團隊核心成員李華博士，畢業(yè)于清華大學，研究方向為人工智能和機器學習，特別是在圖神經網絡和可解釋人工智能領域具有深厚的研究積累。李博士曾參與多個深度學習相關的科研項目，在頂級會議和期刊發(fā)表了多篇論文，并擁有多項專利。他擅長開發(fā)高效的深度學習模型，并能夠將物理知識融入到模型設計中。

團隊核心成員王強博士，畢業(yè)于北京大學，研究方向為材料物理和計算化學。王博士在密度泛函理論和高通量計算方面具有豐富的經驗，曾主持多項國家級科研項目，在相關領域發(fā)表了多篇高水平論文。他擅長利用理論計算方法研究材料的電子結構、力學性能和熱穩(wěn)定性等。

團隊核心成員趙敏博士，畢業(yè)于浙江大學，研究方向為材料科學與工程，特別是在材料設計和制備方面具有豐富的經驗。趙博士曾參與多個新材料研發(fā)項目，在相關領域發(fā)表了多篇論文，并擁有多項專利。她擅長將理論計算與實驗研究相結合，對材料的制備工藝和性能優(yōu)化有深入的理解。

項目助理劉偉，碩士畢業(yè)于上海交通大學，研究方向為深度學習和人工智能。劉偉在深度學習模型訓練和優(yōu)化方面具有豐富的經驗，能夠熟練使用各種深度學習框架和工具。他負責協(xié)助團隊成員進行模型訓練、數(shù)據處理和結果分析等工作。

項目助理陳靜，碩士畢業(yè)于復旦大學，研究方向為材料科學和實驗技術。陳靜在材料制備和表征方面具有豐富的經驗，能夠熟練操作各種實驗設備。她負責協(xié)助團隊成員進行實驗設計、數(shù)據采集和結果分析等工作。

項目顧問周教授，博士畢業(yè)于美國斯坦福大學，研究方向為材料科學和計算物理。周教授是國際知名的學者，在材料科學領域具有深厚的造詣。他將在項目實施過程中提供理論指導和咨詢，協(xié)助解決項目研究中遇到的問題。

（2）團隊成員的角