多孔碳因其功率能力、长期循环稳定性和宽工作温度而成为超级电容器应用的首选活性材料。然而，具有改进的物理化学和电化学性能的碳活性材料的开发通常是通过耗时且具有成本效益的实验过程进行的。在这方面，机器学习技术提供了一种数据驱动的方法来检查先前报道的研究工作，以找到开发超级电容器理想碳材料的关键特征。在这里，我们报告了一种基于机器学习的激活策略的设计，用于使用氨基钠和交联聚合物前体合成高多孔碳（即比表面积4000 m2/g）。通过调节碳质材料的孔径和氧含量，据报道，含量为0.7 mg/cm2 的高度多孔碳基电极在610 M H 内表现出1 F/g 的高比电容，电极质量负载为2 so 4、该结果与机器学习方法预测的多孔碳电极的比电容接近。我们还通过阶跃电位电化学光谱和准弹性中子散射测量研究了电荷存储机制和电解质传输特性。
作为人工智能的重要支柱之一，机器学习方法近年来受到广泛关注。在材料化学领域，由于数据的丰富和计算机计算能力的增强，机器学习方法已在发现新材料、预测材料和分子性质、研究原子力场、设计药物等多个方向得到应用。
随着计算机的发展，出现了第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等多种方法来计算材料的结构和性能。但往往计算量较大，成本较高。这些都是限制材料发展变化的主要因素。为了解决上述问题，结合当前人工智能的发展趋势，科学家们发现，我们可以将所有的实验数据和计算模拟数据，无论好坏，整合起来，形成一定数量的数据库；在数据库中，可以根据材料的某些特性建立机器学习模型，快速预测材料的特性甚至设计新材料，解决周期长、成本高的问题。近年来，这种利用机器学习来预测新材料的方法越来越受到研究人员的欢迎。 2018年，《Nature》主刊发表题为《机器学习在分子和材料科学中的应用》的综述文章。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、辅助多维材料表征、获得新的材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代计算机科学将对材料科学产生变革性的作用。利用机器学习算法训练数据集构建模型来预测结构、吸附性能、电学性能、催化性能、力学性能、热力学性能等材料性能，极大地推动了机器学习在材料科学领域的发展，并取得重要突破。机器学习在材料中应用的论文数量也在逐年增加。机器学习在材料科学中应用的研究文章发表在Nature、Science、Angew、Advanced Materials、JACS、Nano Letters、ACS Catathesis、Joule、Matter、Energy Storage Materials等国际知名顶级刊物！
2023年最热门话题推荐
1. 机器学习专题资料
2.深度学习辅助材料设计专题
3. 材料基因组特别回放视频
4. CP2K特别回放视频
主题1.机器学习材料主题
第一天
理论内容
1. 机器学习概述
2.材料和化学领域常见的机器学习方法
3、应用前沿
实用内容
Python 基础知识
1. 开发环境搭建
2. 变量和数据类型
3. 清单
4.if语句
5. 词典
6.For 和while 循环
实用内容
Python 基础知识（续）
1. 功能
2. 类和对象
3.模块
Python科学数据处理
1.NumPy
2.熊猫
3.Matplotlib
第二天
理论内容
1. 线性回归
1.1 线性回归原理
1.2 线性回归的应用
2.逻辑回归
2.1 原理
2.2 使用方法
3.K最近邻法（KNN）
3.1 KNN分类原理
3.2 KNN分类应用
4.神经网络方法原理
4.1 神经网络原理
4.2 神经网络分类
4.3 神经网络回归
实用内容
1.线性回归方法的实现和初步应用（包括L1和L2正则项的使用）
2.逻辑回归的实现及初步应用
3. KNN方法的实现及初步应用
4. 神经网络实现
项目实践
1.利用机器学习设计高体积模量和高熵合金
2. 训练机器学习模型来预测多孔材料的催化性能
这两个实践项目穿插了以下内容：
A1 机器学习材料和化学应用的典型步骤
A1.1 数据收集和清理
A1.2 特征选择和模型选择
A1.3 模型训练和测试
A1.4 模型性能评估与优化
第三天
理论内容
1决策树
1.1 决策树原理
1.2 决策树分类
2.集成学习方法
2.1 集成学习原理
2.2 随机森林
2.3 提升方法
3. 朴素贝叶斯概率
3.1 原理分析
3.2 模型应用
4.支持向量机
4.1 分类原则
4.2 核函数
实用内容
1.决策树的实现与应用
2.随机森林的实现与应用
3.朴素贝叶斯的实现与应用
4.支持向量机的实现与应用
项目实践
1.利用实验数据训练机器学习模型来预测金属有机骨架材料中的气体吸附
2. 通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物
这两个实践项目穿插了以下内容：
A1模型性能评估方法
A1.1 交叉验证：评估估计器性能
A1.2 分类性能评估
A1.3 回归性能评估
第四天
理论内容
1.无监督学习
2.1 什么是无监督学习？
2.2 无监督算法——聚类
2.3 无监督算法——降维
2.材料和化学数据的特征工程
2.1 分子结构表示
2.2 One-hot编码
实用内容
1. 集群实现与应用
2. T-SNE的实现与应用
3. PCA的实现与应用
4.层次聚类的实现与应用
5. K-means聚类的实现与应用
项目实践
1、机器学习技术指导下加速钙钛矿材料的发现
2. CO2封存的机器学习解释和预测
第五天
项目实践
1.分子结构的表示与特征提取
2、聚类、降维等无监督学习方法应用于分子特征处理
项目实践
1. Fe-N-C催化剂及其氧还原性能的机器学习研究
2. 设计单原子催化剂的机器学习模型
第六天
项目实践
1. 基于分子特征和逻辑回归预测分子特性
2. 基于分子特征的无监督学习的综合应用
项目实践
1.通过机器学习预测NiCoFe氧化物催化剂的活性
2. 使用基于成分的能源材料描述符进行机器学习模型的综合预测
议题二：深度学习辅助素材设计专题
第一天（Pytorch 深度学习框架演练）
理论内容
材料数据库（材料项目、OQMD、AFLOW）
深度学习入门
图神经网络
材料表征工程
实用内容：
Pytorch深度学习框架演练
Pymatgen介绍及结构文件生成
Pymatgen 生成相图并构造表面
Megnet、QM9、JDFT等大规模材料数据集的读取
爬虫获取二维数据集
爬虫从会议文献和期刊文章中检索数据
第二天（数据获取与数据库实践）
实用内容
1.从AFLOW数据库获取数据
1.1 AFLOW数据库功能练习
1.2.爬虫从AFLOW数据库获取数据
2.OQMD数据库
2.1 OQMD数据库功能练习
2.2 OQMD数据库数据获取
实用内容
1.材料项目数据库
1.1 新版材料项目获取材料XRD、DOS图、能带图、吸收光谱等数据
1.2 Pymatgen根据属性要求获取物料项目物料数据
2. 材料特征工程工具matminer演练
2.1 matminer获取物质数据集
2.2 matminer生成材质描述符演练
第3天（结构数据驱动的高通量计算和案例）
实际操作及演示内容：
由结构数据驱动的高通量计算：
1. 使用pymatgen 获取大批量结构
2.基于pymatgen的计算文件生成
3、大批量计算结果的获取与统计
实用内容：
数据驱动的功能材料开发案例1（晶体图神经网络实现材料性能预测）：
1.使用PYG构建图神经网络（GCN、GAT）
2. 水晶图神经网络CGCNN模型代码原理
3.利用晶体图神经网络预测材料特性
第四天（数据驱动的多功能材料开发案例及实战操作）
实用内容：
数据驱动的功能材料开发案例2（半导体材料）：
一、背景介绍
2. 数据采集
3. 构建功能
4.传统机器学习和深度学习处理
五、讨论与评价
实用内容：
1、数据驱动的功能材料开发案例三（钙钛矿材料分类）：
1.1 数据集获取
1.2 建筑材料特性
1.3 机器学习训练
1.4 特征可解释性分析
2.数据驱动的功能材料开发案例四（深度学习实现钙钛矿材料性能回归）
2.1 matminer生成材质特征
2.2 深度神经网络实现钙钛矿性能预测
2.3 传统机器学习与图神经网络预测结果对比
部分案例图片
