Nature重磅！电化学与机器学习新机遇

电化学与机器学习

CP2K从头算分子动力学模拟

课程介绍

专题一：电化学与机器学习:

在当今科技飞速发展的时代，机器学习和电化学作为两个关键领域，正在改变我们的世界。现在，你有机会掌握这两个领域的精髓，将它们融合起来，为未来的创新铺平道路！

我们自豪地推出全新的课程：机器学习与电化学。这门课程将带您进入机器学习的奇妙世界，并将其与电化学的实践应用相结合。这是一门为热衷于科研的你量身打造的课程。无论你是年轻的科研学子，还是经验丰富的科学家，我们都相信，你都渴望在科研领域、实现突破性的创新。而电化学meets机器学习课程将成为你踏上科学征途的关键一步。

我们将深入探讨机器学习的核心概念、算法和技术，包括监督学习、无监督学习等。您将学会如何应用这些技术解决现实世界的问题，并了解其在电化学领域中的应用。 电化学原理与方法： 我们将深入研究电化学的基本原理、电化学分析方法。 掌握电化学的机器学习数据的分析和 解释方法。 机器学习在电化学中的应用： 我们将重点关注机器学习在电化学领域的应用，包括锂/钠离子电池电极材料和电解质，燃料电池，电化学催化剂，电化学谱学以及电池组管理系统。 您将学习如何利用机器学习技术进行电化学数据分析、预测和优化，以掌握这种高效、精确和规模化的研究工具和方法。

专题二：CP2K从头算分子动力学（AIMD）模拟:

CP2K是一种开源的计算化学软件包，用于模拟和研究分子系统和固体材料的性质。它是基于密度泛函理论（DFT）和分子动力学（MD）的方法，被广泛应用于计算化学、材料科学和生物物理学等领域。支持多种方法和技术，包括DFT、MD、HF方法、耦合簇方法、半经典方法和混合量子力学/分子力学（QM/MM）模拟等。

CP2K的AIMD功能模块提供了一系列选项和算法，支持不同的泛函、赝势、基组和积分方法,使其成为一种受欢迎的计算化学工具。它可以用于模拟各种系统，包括溶剂、表面、固体、生物大分子和纳米结构等。该软件包提供了丰富的功能模块，涵盖了从基本的能量优化和结构优化到光谱计算、反应动力学和热力学性质预测等多个方面。

和VASP、Gaussian等商业软件相比，CP2K的优势在于从头算分子动力学(AIMD)模拟，能通过混合高斯平面波(GPW)方法进行结构优化，也能进行纯平面波/高斯计算，可以模拟几千个原子复杂体系的动态过程。

我们将介绍CP2K软件背后的基本原理，帮助您理解计算化学的核心概念和计算方法。 软件安装和配置： 我们将详细讲解如何正确安装和配置CP2K软件，以确保您能够顺利开始模拟和计算工作。 输入文件和参数设置： 学习如何编写正确的输入文件，并掌握调整参数以优化模拟和计算结果的技巧。 分 子动力学模拟： 了解如何使用CP2K进行分子动力学模拟，包括体系构建、能量最小化、热平衡和动力学仿真等步骤。 电子结构计算： 学习使用CP2K进行电子结构计算，包括能带结构计算、密度泛函理论计算和响应性质计算等。

课程大纲

电化学与机器学习

第一天上午

Python及相关库

1.机器学习与电化学绪论

2.监督学习、非监督学习、半监督学习的区别和应用场景

3.机器学习算法的分类和特点以及在电化学中的应用

4.安装Python和必要的机器学习库

第一天下午

分析电化学材料数据

1.Python基础教程：实操Python的基本语法和数据类型；环境搭建、基础语法、变量、运算符、字符串、列表、字典、集合等

2.Python高级教程：Python条件语句、循环语句、循环嵌套、while语句；python break语句、continue语句、pass语句等，自定义函数、面向对象、模块、python正则表达等

3.Python科学计算库介绍：NumPy、Pandas和Matplotlib，机器学习工具，常用的机器学习库Scikit-Learn等

第二天上午

机器学习预测锂离子电池性能

1.锂离子电池与传统机器学习的相关性及应用

2.锂离子电池数据探索、分析以及机器学习特征工程理论与实战

3.机器学习模型理论讲解，包括线性回归模型，逻辑回归模型，K近邻模型，支持向量机模型，决策树模型，贝叶斯模型，神经网络模型

实战1：机器学习在金属离子电池电极材料信息学辅助设计中的应用

实战2：用机器学习评估实验测量的锂固体电解质电导率的数据库

第二天下午

锂/钠离子电池

1.钠离子电池机器学习特征分析，缺失值处理，异常值处理，特征转换，可视化数据分布，查看特征变量的相关性

2.机器学习模型训练，包括：神经网络方法辅助设计金属离子电池；随机森林预测钠离子电池的放电特性；机器学习评估实验测量的锂固体电解质电导率的数据

模型的评估，回归模型等评价指标与调用方法

实战3：通过机器学习方法预测高性能钠离子电池的放电特性

第三天上午
固态氧化物燃料电池

1.燃料电池数据探索与特征工程，生成特征描述符

2.燃料电池数据预处理：数据采集，数据清洗，数据采样

3.燃料电池特征处理：标准化，区间缩放法，归一化，定量特征二值化，OneHot独热编码等

4.特征降维：特征选择（相关系数法，卡方检验，递归消除特征法，基于模型的特征选择法），线性降维（主成分分析法PCA处理，线性判别法）

实战4：阳极负载固体氧化物燃料电池的性能分析:一种机器学习方法

第三天下午

质子交换膜燃料电池

1.集成模型的理论与实战应用，包括随机森林模型，自适应提升模型和梯度提升模型

2.Bagging和boosting类模型用于燃料电池的性能分析

3.模型评估方法：回归模型评估（r2, MSE, RMSE, MAE等）分类模型验证指标（准确率，查准率和查全率，F得分，分类报告，混淆矩阵）ROC和AUC曲线等

实战5：基于机器学习的质子交换膜燃料电池电极组装多参数优化

第四天上午

电池管理系统

1.电池管理系统数据处理和特征工程

2.传统机器学习模型预集成模型用于电化学谱学分析

3.模型评价指标，模型优化，模型调参，网格搜索，交叉验证，学习曲线和验证曲线

实战7：锂电池数据集，基于 Python 的锂电池寿命预测

第四天下午

电化学谱学

1.电化学谱学数据处理和特征工程

2.欠拟合与过拟合，模型泛化与正则化；

3.聚类模型理论讲解与实战训练，包括KMeans，DBSCAN等

实例6：基于机器学习的电化学阻抗谱等效电路模型识别

第五天上午

电化学催化剂：ORR，OER

1.电化学催化剂数据探索，特征工程，数据预处理

2.多种机器学习方法应用于电化学催化剂的综合训练：线性回归模型，逻辑回归模型，K近邻模型，支持向量机模型，决策树模型，贝叶斯模型，神经网络模型，集成模型（随机森林模型Adaboost，GBDT,XGBOOST等）,层次聚类，K-means聚类等

实战8：机器学习方法筛选高性能的H2O2催化剂

实战9：机器学习辅助探索影响ORR/OER双功能催化剂催化活性的内在因素

第五天下午

电化学催化剂：HER，CO2还原

1.CO2还原催化剂数据探索，特征工程，数据预处理

2.机器学习模型训练与评估

3.模型的可解释性实战，线性回归方程式，决策树模型可视化，随机森林筛选特征等重要性，SHAP值可解释性等。

实战10：机器学习加速筛选MBenes材料中的析氢催化剂

实战11：基于少特征的机器学习模型预测二氧化碳还原催化剂

CP2K从头算分子动力学（AIMD）模拟

第一天上午

AIMD理论与CP2K操作基础

1.第一性原理计算基本概念

2.从头算分子动力学模拟基础

3. Linux常用命令

4. CP2K的安装：编译方法、预编译方法、CP2K经典文章介绍、运行方法和运行技巧

第一天下午

分子体系计算

1.CP2K的输入文件、基组和赝势介绍

2.单点能计算

3.分子几何结构优化

第二天上午

晶体电子结构计算与建模

1.建模软件练习：VASPKIT，PACKMOL，VESTA

2.材料数据库：materials project, AFLOW

3.晶体结构计算与优化

4.晶体能带与态密度计算

第二天下午

表面计算与热力学修正

1. 晶体表面的构造与结构优化

2. 晶体表面的分子吸附

3. 频率计算与热力学能修正

第三天上午

锂离子电池材料专题模拟

1.锂离子电池电极材料模拟：利用从头算分子动力学模拟扩散路径和扩散系数、

2. 液态电解质的AIMD模拟

3.分子动力学的后处理

第三天下午

反应过程的专题模拟

1.Cu颗粒熔化过程的MD模拟

2.Cu颗粒在CO2中结构演变的MD模拟

3.催化剂作用下N2分解的二维自由能曲面计算

第四天上午

过渡态计算与搜索

1. NEB方法和元动力学（metadynamics）基础

2. metadynamics方法的过渡态搜索

3. metadynamics方法计算分子解离过程

4. NEB方法计算离子迁移路径

第四天下午

分子力学与量子力学QMMM

1.生物分子体系QMMM计算

2.CP2K与Gromacs联用

3.CP2K后处理软件详解

上课时间

电化学与机器学习课程

2023.10.14----2023.10.15全天授课（上午9：00-12：00 下午14：00-17：00）

2023.10.18----2023.10.19晚上授课（晚上19：00-22：00）

2023.10.21----2023.10.22全天授课（上午9：00-12：00 下午14：00-17：00）

CP2K从头算分子动力学（AIMD）模拟

2023.10.23----2023.10.27晚上授课（晚上19：00-22：00）

2023.10.28----2023.10.29全天授课（上午9：00-12：00 下午14：00-17：00）

报名须知

1.报名费用

电化学与机器学习课程￥4000元 （含报名费、培训费、资料费）

CP2K从头算分子动力学（AIMD）模拟--￥3500元（含报名费、培训费、资料费）

2.价格优惠

以上课程 在2023年1 0月1日前报名缴费均立减200元

3.增值服务

课程结束后，我们的服务并未止步。论文指导、代码研发，我们为您提供全方位的后续支持。

提供回放视频：凡报名学员课程结束后可获得所学课程的回放视频。

资源支持：您将获得大量学习资源，包括课程讲义、实验指南、资料文献等，方便您根据自己的节奏进行学习和复习。

联系方式

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主讲老师

李博士长期从事化学和材料体系机器学习与理论研究，在机器学习、数据挖掘和催化材料等领域拥有丰富的研究背景和实践经验。擅长Python编程、数据挖掘、数据处理与分析、机器学习框架、机器学习算法与模型等开发和应用。

张博士从事生物和材料体系理论模拟研究，在量子化学、分子模拟、第一性原理方面有长期深入的研究，擅长VASP、Gromacs、Python、CP2K等计算化学程序的开发和使用。