AI分子动力学建模时间2026.05.20---2026.05.22晚上19:00-22:002026.05.27---2026.05.29晚上19:00-22:002026.05.30上午09:00-11:30---下午13:30-17:002026.06.13上午09:00-11:30---下午13:30-17:00专题三AI分子动力学建模学习目标本课程旨在系统构建“数据与模型双轮驱动”的材料与分子科学研究新范式为学员提供从基础理论到前沿应用的贯通式能力框架。通过本课程的学习学员应达成以下核心目标1.掌握交叉学科研究新范式深刻理解计算模拟、数据科学与人工智能的交叉融合如何驱动材料与分子科学从“经验/试错”的传统研究范式转向“模拟-数据-模型”协同驱动的智能化新范式。能够清晰阐述在性质预测、力场开发、机制发现、结构反演、优化设计等五类主线科学问题中机器学习所扮演的变革性角色及其实现路径。2.精通从微观机制到宏观性质的代理建模全流程熟练掌握利用机器学习如随机森林、神经网络和深度学习模型从原子/分子轨迹、光谱数据、成分/结构描述符中构建高效、高精度的“结构-过程-性能”代理模型。能够独立完成从数据预处理、特征工程、模型选择、训练评估到误差分析的全部流程并理解如何将物理约束嵌入模型以提升其可解释性和外推能力。3.习得复杂体系动力学与构效关系的智能解析方法掌握以无监督学习如UMAP降维、HDBSCAN聚类为核心从高维分子动力学轨迹中自动识别构象亚稳态、提取主要折叠路径、构建简化动力学网络的关键技术。同时能够运用监督学习与迁移学习策略实现从多维光谱数据到分子/材料微观结构信息的有效反演与定量关联。4.具备面向实际问题的跨尺度、多目标集成设计能力能够将代理模型与优化算法如多目标进化算法、贝叶斯优化相结合针对具体工程问题如高熵合金强韧化、聚合物复合材料多性能协同、软物质纳米颗粒自组装调控在满足多物理约束的条件下进行成分、结构、工艺参数的智能寻优与Pareto前沿探索实现从“性能预测”到“目标导向设计”的闭环。通过涵盖蛋白质折叠、光谱解析、合金设计、聚合物自组装等多个领域的递进式案例实践本课程将确保学员不仅建立起对“AI for Science”在化学、材料和生命科学中应用的宏观图景更能获得解决具体、复杂科学问题的完整工作流构建能力。讲师介绍AI分子动力学建模专题主讲老师来自国内顶尖学府长期致力于推动人工智能与计算物质科学的深度融合是该交叉领域的开拓者与引领者。导师的研究核心聚焦于发展新一代融合物理知识的机器学习方法以解决材料与化学体系中跨尺度建模的核心挑战特别是在利用人工智能加速分子动力学模拟、破解复杂体系“结构-动力学-功能”关联规律方面取得了国际公认的突破性成果。导师团队是该领域的开创性力量之一长期致力于开发高精度、高效率的机器学习势函数MLP并将其成功应用于复杂合金、纳米材料及生物大分子体系的大规模、长时间尺度模拟相关基础性工作发表于《Nature》、《Physical Review Letters》等世界顶级期刊。在推动方法学落地的同时导师团队利用这些先进工具在揭示高熵合金的强韧化机制、解析蛋白质的动态构象变化、预测新型能源材料的离子输运行为等前沿科学问题上产出了一系列具有重要影响力的研究成果发表于《Nature Communications》、《Science Advances》及材料与化学领域的旗舰期刊如《Advanced Materials》累计发表高水平论文30余篇。同时导师担任《npj Computational Materials》、《Journal of Chemical Physics》等计算科学期刊的审稿人。在教学与知识传播方面导师的授课风格高屋建瓴又循循善诱善于从最根本的物理图像和数学原理出发将看似复杂的多尺度模拟理论与前沿的深度学习算法化繁为简层层剖析。导师能够引领学生不仅理解“如何做”更能洞见“为何如此做”以及“未来向何处去”确保学员在本课程中不仅能夯实从第一性原理到连续介质力学的知识图谱更能掌握如何将物理定律、对称性等先验知识巧妙地嵌入数据驱动模型。专题三AI分子动力学建模第一天上午理论部分讲解与综述一、数据驱动材料与分子科学的发展脉络本部分旨在梳理从传统方法到数据驱动建模的研究范式演变明确机器学习在其中扮演的角色。1.传统路径主要依赖实验观察试错、表征与理论推导解析模型周期长、成本高对复杂体系难以深入。2.计算模拟兴起第一性原理计算从量子力学基本原理如密度泛函理论DFT出发计算电子结构及相关性质。精度高但计算量巨大仅限于数百原子、皮秒尺度。分子动力学基于经验力场求解牛顿方程模拟原子/分子的运动轨迹。可处理更大体系微米、微秒尺度但精度依赖力场且计算仍昂贵。五类主线问题在本流程中的映射1.性质预测问题如预测材料带隙、蛋白质稳定性描述符成分特征、结构特征径向分布函数、拓扑描述符等、简化量子描述符。核心监督回归模型如随机森林、图神经网络。目标建立准确、可解释的“结构-性能”定量关系。2.势函数与力场开发问题描述符原子局域环境描述符如对称函数、ACSF。核心神经网络如Deep Potential, SchNet学习从原子构型到能量/力的映射。目标获得高精度、高效率的相互作用势赋能大尺度高精度MD。3.轨迹分析与机制发现问题描述符原始坐标、或预定义的物理量如二面角、距离。核心无监督学习降维、聚类用于识别亚稳态和路径有时结合监督学习标记特定状态。目标从高维轨迹数据中自动提取动力学状态、自由能面、主要过渡路径。4.谱学-结构反演问题描述符光谱数据作为输入或输出、结构描述符作为对应输出或输入。核心建立“光谱-结构”的双向映射模型常用深度神经网络如CNN处理光谱全连接网络进行映射。目标实现从实验或计算光谱到三维结构的快速、定量推断。5.优化与设计问题描述符设计变量如组分比例、合成条件、几何参数。核心结合代理模型与优化算法如贝叶斯优化、遗传算法。目标在巨大的变量组合空间中高效寻优性能目标单目标或多目标。分子动力学计算理论1. MD基本原理从牛顿到统计核心思想将体系视为在经验力场作用下的粒子集合通过数值求解牛顿运动方程得到体系随时间的演化轨迹。力场的局限传统力场如AMBER, CHARMM精度有限且开发困难机器学习势旨在解决此瓶颈。2. MD模拟的核心输出与数据分析挑战轨迹文件包含所有原子在每一时间步的坐标和速度。核心挑战数据维度极高原子数×3×步数关键信息被淹没。可观测量的计算从轨迹中统计计算热力学量温度、压力、能量、结构性质RDF、均方位移、动力学性质扩散系数、粘度等。3. 从MD到机器学习关键接口下午案例模块一——光谱快速模拟与结构信息抽取案例1蛋白质 CD 光谱快速回归模拟以机器学习替代部分量化计算的思想为原型构建小型回归模型由几何特征预测 CD 光谱关键区段训练并比较线性模型、随机森林和 MLP 的表现。案例2Trp-cage 折叠阶段的谱学表征识别围绕 Trp-cage 折叠路径上不同构象的 CD 变化建立折叠阶段分类模型训练学生从谱峰位置和强度变化中识别线圈态、螺旋增强态与接近折叠完成态。案例3光谱相似性评价与模型误差分析实现使用相关系数评估预测光谱与实验/理论光谱一致性的思想完成 Spearman、RMSE、峰位偏移三类指标的计算与可视化。第二天上午代码与机器学习库简介3.Python 科研工作流组织方式Jupyter、脚本化、函数封装、实验记录与随机种子管理。4.本课程统一使用的核心库NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、Scikit-learn、PyTorch。说明各库在数据处理、建模、可视化中的角色。5.科研任务里的基本模型工具箱回归、分类、聚类、降维、交叉验证、特征重要性分析、简单神经网络、代理模型与多目标优化的代码模板。6.本课程数据组织方式所有案例统一使用 CSV / NPY / 简化 PDB 片段 / 课程整理后的图表数据不依赖数据库接口。下午案例模块二——结构反演与多光谱学习案例4用 UV CD 预测蛋白质螺旋含量按照UV/CD 联合输入—结构输出的逻辑构建从双光谱特征到螺旋含量的监督回归模型体现谱学到结构描述符的映射。案例5用 UV CD 预测残基距离的低维表示不直接预测完整三维结构而是预测残基距离矩阵的低维嵌入或主成分既保留论文的核心思想又保证课程内可完整实现。案例6IR / Raman / NMR 多光谱子结构存在预测基于对小分子多光谱联用的思路完成是否含芳环、羰基、胺基等子结构的多标签分类任务比较单光谱与多光谱融合效果。第三天上午案例模块三——多光谱联用与迁移学习案例7子结构数量分类而非仅做存在判断把任务从有没有提升到有几个完成多分类问题设计强调谱学信息粒度提升后对结构反演能力的增强。案例8QM9 风格训练集到 PubChem 风格测试集的迁移学习模拟跨数据集迁移的场景完成训练域与测试域分布差异下的性能分析学习标准化、微调与特征重加权方法。案例9多光谱模型的可解释性分析用 permutation importance、SHAP 风格替代思路或特征置乱方法找出哪些波段对不同子结构预测最关键形成谱峰—结构解释链条。下午案例模块四——蛋白质动力学中的无监督学习案例10UMAP 降维识别蛋白质构象态基于残基距离矩阵或其展开向量做 UMAP 降维实现论文高维构象—低维嵌入的主流程观察结合态、非结合态和过渡态的分离。案例11HDBSCAN 自动提取主折叠路径在 UMAP 嵌入结果上使用 HDBSCAN 聚类识别主要构象簇和噪声点理解自动发现状态相较于手工阈值划分的优势。案例12从聚类结果构建简化动力学转移网络对时间序列聚类标签构建状态转移矩阵估计主要通路与稳态分布形成一个轻量版 MSM 风格分析案例。第四天上午案例模块五——Janus 纳米颗粒自组装的简化物理模型案例13Janus 偶极-偶极相互作用能量建模根据平行排列比反平行更稳定的结论建立二维偶极相互作用模型计算不同夹角与距离下的能量地形。案例14蒸发速率对取向自由度影响的玩具模型把的蒸发过快限制颗粒转动转化为带阻尼的随机转动模型模拟快蒸发与慢蒸发下颗粒取向分布差异。案例15平行/反平行阵列稳定区间图绘制在不同偶极强度、颗粒间距、热噪声水平下绘制稳定相图展示自组装问题如何转化为可计算的参数扫描问题。下午案例模块六——高熵合金的成分—性能代理建模案例16Mn 含量与屈服强度/杨氏模量关系回归基于论文总结出的趋势关系整理小样本数据并训练回归模型完成成分到力学指标的快速预测与不确定性分析。案例17层错能作为中介变量的机制分析围绕Mn 含量升高—层错能降低—屈服强度下降的链条构建中介分析或路径分析训练学生从相关走向机制。案例18FCC→HCP 转变的序列分类代理模型不做原子级相变模拟而是对相分数、应变、应力等序列特征进行分类识别何时进入明显塑性变形与相转变区。第五天上午案例模块七——聚合物链结构与复合材料构效关系案例19环状聚合物的临界填充分数识别围绕φc≈0.3 的关键现象构建填充分数—构象/动力学/力学指标的分段回归模型识别约束机制的切换点。案例20瓶刷聚合物接枝密度对强度与自愈的非单调调控把接枝密度、侧链长度、温度作为输入自愈效率和力学强度作为输出训练非线性回归模型并讨论最优设计窗口。案例21NNP 与传统 PNC 的低滞后比较构建新型纳米链结构与传统填料体系的对照数据比较拉伸强度、损耗因子、滞后损失突出工程材料设计中的强度—能耗双目标问题。下午案例模块八——综合优化与课程收束案例22软纳米颗粒交联密度的强度—韧性 Pareto 优化通过多目标优化方法寻找既高强又高韧的参数组合让学生把前面学到的代理模型真正用于材料设计。案例23跨领域统一描述符实验把光谱、动力学、聚合物、合金四类案例统一成输入特征—输出性质的建模框架比较不同领域问题在机器学习层面的共性。