人工智能驱动聚合物及复合材料的模型应用与实践

近年来，生成式人工智能技术（涵盖大语言模型、分子生成模型等）在聚合物和复合材料研究中引发了深刻变革。依托数据驱动与物理机理的深度融合，该技术能够从海量实验与模拟数据中挖掘材料结构与性能之间的内在关联。通过采用SMILES、BigSMILES等分子表示方法，结合变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Models）等先进生成架构，实现对新型高分子结构的逆向设计，显著突破了传统依赖试错实验或高成本量子计算的研发瓶颈。

这一范式转变有效缓解了研发周期长、成本高昂以及多目标优化困难等问题，大幅提升了材料性能预测精度和新结构发现效率，加速了从实验室成果向产业化落地的转化进程。自2020年起，相关领域学术论文年增长率超过300%，并已被美国能源部、欧盟“材料基因组计划”等权威机构列为关键战略发展方向，充分体现了其与聚合物智能创制全流程——从数据采集到建模分析，从性能预测到结构设计——的高度契合性。

培训对象

本课程面向材料科学、电力工业、航空航天工程、有机与无机化工、建筑科学、自动化技术、通用工业技术、汽车制造、金属加工工艺、机械工程及船舶工业等相关领域的科研人员、工程师、行业从业者以及跨学科研究人员，旨在提升其在AI赋能材料研发方面的理论素养与实践能力。

讲师简介

授课专家来自国内知名985高校，长期致力于人工智能辅助科学研究，在《Macromolecules》《Chemical Science》《npj Computational Materials》等国际权威期刊发表多项研究成果，并多次担任《Journal of Membrane Science》《Artificial Intelligence Review》等期刊审稿人。研究专长包括深度学习、生成式AI及大语言模型在材料科学与工业系统优化中的创新应用。

教学特色

• 前沿与基础并重：课程系统讲授生成式AI的核心概念、深度学习原理及大语言模型工作机制，紧密结合高分子材料特性，帮助学员全面掌握最新技术动态及其在材料研发中的实际应用场景。
• 案例驱动实践：设置多个实战环节，如基于机器学习预测聚合物粘度、构建耐热性筛选流程、利用大语言模型进行性质推断等，强化理论与实操的融合，提升解决复杂工程问题的能力。
• 多学科交叉融合：内容覆盖深度学习、高分子科学、材料基因组工程等多个领域，促进知识体系拓展，培养跨学科思维模式，适应现代材料研发的综合性需求。
• 结构化知识递进：课程由浅入深，从生成式AI基础知识起步，逐步过渡至大语言模型与材料基因组工程等高阶主题，帮助学员建立系统化的认知框架，并掌握针对高分子材料开发的具体方法论。
• 工具平台实操：引入TensorFlow、PyTorch、HuggingFace、LangChain、Gradio等主流深度学习与AI开发工具，指导学员熟练运用这些平台开展材料建模与应用开发，切实提高科研与工程效率。

一、基础理论与核心方法论

介绍人工智能在聚合物及复合材料领域中的基本原理与典型应用路径，梳理传统机器学习、深度学习与生成式AI的技术演进脉络，重点解析AI在高分子研究中的三大核心任务：多层次结构表征、性能预测建模与分子结构逆向设计。

进一步构建聚合物智能研发的方法论体系：

1. 数据与机理协同驱动：融合第一性原理计算、实验经验与领域知识，形成“数据+物理”的混合建模范式；
2. 智能创制全流程闭环：打通从原始数据获取、特征提取、模型训练到性能预测与结构生成的完整链条，支撑高效材料发现。

二、数据处理与特征工程

1. 学术资源与数据来源

介绍当前可用于聚合物研究的主要公开数据库，包括Material Project、Polymer Genome、PolyInfo等，并提供典型benchmark数据集与Kaggle平台上相关资源的使用指南。

2. 数据预处理与质量优化

涵盖均聚物数据的清洗、去噪与标准化操作（含实践），并通过可视化手段（如小提琴图、PCA、t-SNE、UMAP）分析数据分布特征（含实践）。同时讲解复合材料数据的收集策略与预处理流程（含实践）。

3. 特征工程

深入探讨聚合物结构的信息编码方式，包括分子指纹、链段拓扑特征、三维构象描述符及神经网络自动提取的嵌入表示。介绍常用的特征选择技术，如过滤法、包装法与递归特征消除法（含实践），并强调基于物理机制的特征构造原则，例如空间位阻效应、氢键作用强度等对材料行为的影响。

结合具体性能指标（如耐热性、力学强度、介电常数、透气性与阻燃性）开展均聚物性能建模实践（含实践），并分析数据规模与质量对模型表现的影响规律，探索聚合物领域的“缩放定律”（Scaling Laws）现象（含实践）。

[此处为图片2]

三、模型体系构建：从经典方法到前沿技术

1. 传统机器学习模型及其应用

讲解支持向量回归（SVR）、决策树、随机森林、感知机、XGBoost、LightGBM、AdaBoost等经典算法的基本原理与适用场景，配套介绍MAE、RMSE、R、准确率、F1分数等模型评估指标。以复合材料应力-应变曲线预测为例，展示传统模型在力学性能建模中的实际应用（含实践）。

2. 深度学习模型的应用与发展

介绍深度学习框架TensorFlow与PyTorch的基础使用方法，结合Gradio实现模型快速部署与交互界面搭建（含实践）。重点剖析深度神经网络（DNN）的参数更新机制，卷积神经网络（CNN）在图像化材料结构识别中的潜力，以及图神经网络（GNN）如何处理聚合物链的拓扑连接关系，在分子级建模中发挥关键作用（含实践）。

[此处为图片3]

聚合物材料基因工程中的高通量计算与建模方法综述及入门指南（含MatterSim、DeepMD、RadonPy、SMiPoly等工具）

随着人工智能技术在材料科学领域的深入应用，聚合物材料的开发正逐步从传统的试错模式转向数据驱动的智能化设计。其中，材料基因工程结合高通量计算与先进模型，显著提升了新材料的研发效率。本文将系统介绍相关核心技术框架与实践路径。

生成式人工智能与大语言模型在聚合物研究中的应用

大模型的训练与部署实践：Langchain与HuggingFace的应用

借助Langchain和HuggingFace等开源平台，研究人员能够高效构建、微调并部署面向材料任务的大规模模型。这些工具不仅支持自定义数据集的集成，还提供了模块化的接口用于推理优化和流程自动化，适用于聚合物性质预测、文本挖掘和知识抽取等多种场景。

聚合物分子生成模型：VAE、GAN与扩散模型的实践应用

变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）以及近年来兴起的扩散模型（Diffusion Models）已被广泛应用于新型聚合物结构的设计中。通过学习已有分子的空间分布特征，这些生成模型可在潜在空间中探索新颖且具有目标性能的聚合物结构，实现从“给定性能反推结构”的逆向设计范式。

大语言模型架构解析及其在材料领域的拓展：GPT、BERT、T5与DeepSeek

GPT、BERT、T5和DeepSeek等主流大语言模型虽最初面向自然语言处理任务设计，但其强大的序列建模能力使其可迁移至分子序列（如SMILES、SELFIES）或聚合物描述符的学习任务中。通过对化学语义的有效编码，这类模型可用于性能预测、反应路径推演及材料文献信息提取等复杂任务。

材料性能预测与智能设计策略

正向性能预测：基于机器学习的方法

利用监督学习算法对实验或模拟数据进行建模，已成为预测聚合物复合材料力学行为的重要手段。

• 聚氨酯复合材料应力应变曲线预测：通过采集多组实验条件下的力学响应数据，构建回归模型以准确预测不同配方下的非线性力学行为。
• PI复材力学性能预测：结合分子描述符与工艺参数作为输入特征，使用随机森林、梯度提升机或神经网络预测拉伸强度、模量等关键指标。
• 可解释性分析技术的应用：采用特征重要性排序与SHAP值分析方法，揭示各输入变量对模型输出的影响机制，增强模型透明度与科研可信度。

逆向设计与智能筛选流程

面向高性能聚合物的发现需求，AI驱动的逆向设计方法展现出巨大潜力。

• 全空间聚合物材料生成：基于生成式AI技术，在化学可行的空间内自动构造满足特定功能要求的新颖聚合物结构。
• 高通量筛选工作流构建：整合结构生成、构象优化、性质预测等多个模块，形成端到端的批量筛选系统，大幅提升候选材料评估效率。

前沿AI方法在聚合物科学研究中的实践案例与指导

针对聚合物体系的特殊性，多种AI方法正在被定制化发展并投入实际科研应用。

聚合物表示学习的技术探索

有效的分子表示是模型性能的基础。当前常用的方法包括传统描述符、分子图表示、SMILES字符串，以及更适配聚合物复杂结构的BigSMILES和SELFIES编码方式。对比不同表示形式在性能预测任务中的表现，有助于选择最优建模范式。

融合领域知识的高级学习框架实现

引入对比学习、主动学习与强化学习机制，可进一步提升模型在小样本条件下的泛化能力。例如，通过构建聚合物相似性判别任务实施对比预训练；利用主动学习减少标注成本；结合奖励函数引导生成模型朝期望性能方向演化。

聚合物专用生成模型与大语言模型的实践应用

近期发展的polyBERT、Transpolymer等专用模型，借鉴大语言模型架构，专门针对聚合物序列进行预训练，能够在少样本甚至零样本条件下有效预测玻璃化转变温度、溶解度、导电性等关键性能参数，推动聚合物智能设计迈向新阶段。