فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش مدل‌سازی پتانسیل‌های بین‌اتمی در سامانه‌های یونی با استفاده از هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش مدل‌سازی پتانسیل‌های بین‌اتمی در سامانه‌های یونی با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم محاسباتی و مهندسی مواد

موضوع میانی: شبیه‌سازی اتمی و یادگیری ماشین در علم مواد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مکانیک کوانتومی در مدل‌سازی مواد
• 2. آشنایی با پتانسیل‌های بین‌اتمی کلاسیک و محدودیت‌های آن‌ها
• 3. مفاهیم پایه در شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
• 4. ساختار کریستالی و تقارن در سامانه‌های یونی
• 5. چالش‌های محاسباتی در پیش‌بینی انرژی پتانسیل سطوح انرژی
• 6. مبانی یادگیری ماشین در علوم مواد
• 7. معماری شبکه‌های عصبی گراف در مدل‌سازی اتمی
• 8. مفهوم پتانسیل‌های بین‌اتمی جهانی و کاربردهای آن
• 9. آماده‌سازی داده‌های ساختاری برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. بازنمایی ویژگی‌های اتمی در فضای چندبعدی
• 11. توصیف‌گرهای ساختاری و پیوند شیمیایی در یادگیری ماشین
• 12. آشنایی با مدل CHGNet و ساختار معماری آن
• 13. نقش چگالی الکترونی در پتانسیل‌های بین‌اتمی
• 14. پیاده‌سازی محیط نرم‌افزاری و کتابخانه‌های پایتون در مدل‌سازی مواد
• 15. کار با پایگاه‌های داده ساختار مواد مانند Materials Project
• 16. پیش‌پردازش داده‌های ورودی برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 17. آموزش مدل‌های پتانسیل با استفاده از داده‌های DFT
• 18. بهینه‌سازی پارامترهای مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
• 19. تخمین نیروهای اتمی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 20. بررسی پایداری ساختاری در شبیه‌سازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 21. ارزیابی دقت مدل در پیش‌بینی انرژی‌های تشکیل
• 22. تحلیل نرخ خطا در نیروهای پیش‌بینی شده توسط CHGNet
• 23. روش‌های یادگیری انتقالی در مدل‌سازی مواد
• 24. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی با پتانسیل‌های یادگیری ماشین
• 25. محاسبه خواص ترمودینامیکی مواد از طریق شبیه‌سازی اتمی
• 26. بررسی گذارهای فازی در سامانه‌های یونی
• 27. تحلیل نقص‌های کریستالی با پتانسیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 28. مطالعه پدیده‌های نفوذ در الکترولیت‌های جامد
• 29. شبیه‌سازی سطوح مشترک در الکترودها و الکترولیت‌ها
• 30. اعتبارسنجی نتایج مدل با محاسبات نظریه تابعی چگالی
• 31. چالش‌های مقیاس‌پذیری در شبیه‌سازی‌های بزرگ‌مقیاس
• 32. کاربرد مدل‌های پتانسیل در طراحی مواد جدید برای باتری‌ها
• 33. بهینه‌سازی ساختارهای یونی برای کاربردهای ذخیره‌سازی انرژی
• 34. روش‌های بصری‌سازی ساختارها و تحلیل شبکه عصبی
• 35. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در جریان کاری مهندسی مواد
• 36. ملاحظات اخلاقی و علمی در انتشار نتایج محاسباتی
• 37. آینده مدل‌سازی هوشمند در توسعه مواد پیشرفته
• 38. پروژه عملی: پیش‌بینی خواص یک ترکیب یونی جدید
• 39. ارائه نتایج و مستندسازی شبیه‌سازی‌های محاسباتی