目录

第一篇基 础 理 论

第1章电子材料理性设计概述

1.1电子材料的基础概念与分类

1.2电子材料的发展历程与现代挑战

1.2.1电子材料的发展演进

1.2.2计算材料科学的兴起与人工智能的赋能

1.2.3当前面临的挑战与未来方向

1.2.4新型电子材料与技术

1.3理性设计的内涵与框架

1.3.1高通量计算： 原子尺度上的预测基石

1.3.2人工智能： 从数据中学习规律，加速材料发现

1.3.3实验验证： 闭环反馈，提升设计精度

1.4典型应用场景

第2章材料科学基础

2.1关键材料体系的结构性能关系

2.2电子材料的基本特性与性能参数

2.2.1电学性质

2.2.2光学性质

2.2.3热学性质

2.2.4机械性质

2.2.5化学稳定性

2.2.6性能评价指标

第3章人工智能技术基础

3.1机器学习在材料科学中的范式

3.2特征工程： 材料描述符

3.2.1基础组成描述符

3.2.2电子结构与物理描述符

3.2.3图网络与智能表示

3.2.4验证与标准化平台

3.3深度学习模型

3.4可解释机器学习在材料科学中的应用

3.4.1可解释性的重要意义

3.4.2主要算法与功能

3.4.3应用实例与数学表达

3.4.4挑战与发展方向

第二篇人工智能驱动材料设计方法

第4章材料数据库与特征提取

4.1开源数据库

4.1.1Materials Project

4.1.2OQMD

4.1.3AFLOW

4.2材料数据的标准化与清洗

4.2.1材料数据的标准化

4.2.2材料数据的清洗

4.2.3清洗原则

4.3降维技术与可解释性分析

4.3.1降维技术

4.3.2可解释性框架

第5章机器学习方法

5.1经典算法在材料分类中的应用

5.1.1随机森林在材料分类中的应用

5.1.2支持向量机在材料分类中的应用

5.2贝叶斯优化与主动学习

5.2.1贝叶斯优化加速材料筛选

5.2.2主动学习加速材料筛选

5.3案例： 锂离子正极材料的电压预测

第6章深度学习方法

6.1图神经网络

6.1.1CGCNN

6.1.2MEGNet

6.2案例： 烧绿石材料的热导率逆向设计

第7章生成模型与材料设计

7.1变分自编码器的材料应用

7.1.1变分自编码器在材料科学中的应用与进展

7.1.2VAE在钙钛矿材料设计中的应用

7.1.3VAE在生成有机分子中的最新进展

7.1.4VAE在晶体结构优化中的应用与未来方向

7.2生成对抗网络的突破与挑战

7.3扩散模型： 材料生成的新范式

7.4流匹配模型： 高效的确定性生成

7.5自回归模型在材料序列生成中的应用

7.6材料表示方法的系统化

第8章多尺度模拟与人工智能耦合

8.1第一性原理计算与AI的联合工作流

8.1.1AI-DFT联合工作流概述

8.1.2高通量DFT计算： 数据基石

8.1.3AI-DFT协同机制与应用场景

8.1.4误差来源与精度控制策略

8.1.5AI模型训练： 学习结构-性能关系

8.1.6快速筛选： AI预测候选材料

8.1.7精确验证： DFT计算验证AI预测结果

8.2分子动力学的势函数机器学习替代

8.2.1分子动力学势函数与机器学习协同基础

8.2.2协同模拟的技术架构

8.2.3应用场景与验证体系

8.2.4经验势函数的局限与机器学习势函数的优势

8.2.5主要机器学习势函数类型

8.2.6应用实例

8.2.7总结与展望

8.3案例： DeepTMC平台的过渡金属化合物设计

8.3.1DeepTMC平台架构与数据基础

8.3.2晶体图卷积神经网络模型

8.3.3平台功能与工作流程

8.3.4实际应用与验证

8.3.5平台优势与扩展潜力

第三篇应用案例与前沿

第9章能源材料设计

9.1锂离子电池正极材料

9.2固态电解质

9.2.1电解质创新的机器学习范式

9.2.2Transformer架构的T-AIMD突破性进展

9.2.3多元化电解质系统设计

9.3AI指导的合成路径规划

9.3.1DFT基础的高通量计算筛选

9.3.2超离子导体的发现与实验验证

9.4固态氢存储材料

9.4.1钛基氢存储材料的智能设计

9.4.2镁基氢存储材料的机器学习辅助优化

9.4.3稀土基氢存储材料的高通量筛选

9.4.4复合氢存储材料的协同设计

9.4.5技术挑战与发展前景

9.5新能源技术中的电子材料创新

9.6AI驱动的热电材料缺陷工程

9.6.1热电材料基础理论与性能评价

9.6.2缺陷工程的多层次调控策略

9.6.3机器学习在缺陷工程中的创新应用

9.6.4多尺度建模的集成与挑战

9.6.5实验验证与产业化前景

9.7无机固态电解质的前沿发展

第10章光电与半导体材料

10.1钙钛矿太阳能电池的组分自动化筛选

10.2宽禁带半导体的缺陷工程

10.3拓扑绝缘体的能带结构调控

10.4深紫外非线性光学材料的目标驱动设计

10.5高熵钙钛矿的自动化高通量表征与机器学习

第11章人工智能驱动聚合物材料设计专论

11.1聚合物材料AI设计基础

11.2聚合物表示学习与特征工程

11.2.1聚合物表示学习方法

11.2.2聚合物复合材料AI设计

11.3聚合物生成模型与性能预测

11.3.1聚合物生成模型

11.3.2聚合物性能预测实战案例

第12章挑战与未来方向

12.1数据瓶颈与小样本学习

12.1.1材料数据的多层次稀缺性挑战

12.1.2小样本学习的理论基础与方法

12.1.3数据增强与合成数据生成

12.1.4数据质量评估与清洗

12.2跨尺度建模的融合挑战

12.2.1多尺度物理现象的层次结构

12.2.2尺度间信息传递的技术路径

12.2.3计算复杂度与精度的权衡

12.2.4多物理场耦合的复杂性

12.3自动化实验与机器人闭环系统

12.3.1自动化实验室的技术架构

12.3.2机器学习驱动的实验设计

12.3.3闭环系统的设计原理

12.3.4成功案例与应用实践

12.3.5挑战与未来发展趋势

第四篇实践指南与工具

第13章材料信息学工具与平台

13.1材料数据处理基础库

13.1.1Pymatgen： 材料结构解析与处理

13.1.2Matminer： 特征提取与描述符计算

13.2深度学习框架

13.2.1PyTorch： 深度学习模型构建

13.2.2TensorFlow与Keras： 企业级深度学习框架

13.3AI应用平台与工具

13.3.1HuggingFace： 预训练模型生态系统

13.3.2LangChain： 大语言模型应用框架

13.3.3Gradio： 快速模型界面部署

13.4MEGNet： 专业材料预测模型

13.5完整的材料性质预测工作流

结语

参考文献

附录

附录A常用材料模拟软件

附录B典型代码示例

致谢