فلش‌کارت‌های آموزشی یادگیری فعال در مدل‌سازی پتانسیل‌های بین‌اتمی برای طراحی مواد پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری فعال در مدل‌سازی پتانسیل‌های بین‌اتمی برای طراحی مواد پیشرفته

موضوع کلی: علوم محاسباتی و مهندسی مواد

موضوع میانی: شبیه‌سازی‌های اتمی و پیش‌بینی خواص مواد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی شبیه‌سازی دینامیک مولکولی در مقیاس اتمی
• 2. محدودیت‌های محاسباتی پتانسیل‌های کلاسیک و تجربی
• 3. آشنایی با پتانسیل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق
• 4. معرفی مدل DeepMD و ساختار پتانسیل‌های بین‌اتمی مبتنی بر یادگیری
• 5. اصول یادگیری فعال در بهینه‌سازی مدل‌های اتمی
• 6. الگوریتم DP-GEN و چرخه تکرار در تولید داده‌های آموزشی
• 7. انتخاب ساختارهای اولیه برای نمونه‌برداری از فضای پیکربندی
• 8. روش‌های شبیه‌سازی دینامیک مولکولی با استفاده از نرم‌افزار LAMMPS
• 9. تحلیل آماری داده‌های اتمی و شناسایی مناطق نامطمئن در فضای مدل
• 10. تولید خودکار پیکربندی‌های جدید برای بهبود دقت مدل
• 11. محاسبات مکانیک کوانتومی با استفاده از DFT به عنوان مرجع آموزشی
• 12. مدیریت و پردازش داده‌های حجیم در پروژه‌های شبیه‌سازی مواد
• 13. ارزیابی خطای مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی نیروها و انرژی‌ها
• 14. بهینه‌سازی پارامترهای ابرشبکه عصبی برای مدل‌های بین‌اتمی
• 15. شبیه‌سازی سیستم‌های چندعنصری و آلیاژهای پیچیده
• 16. اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده با استفاده از داده‌های تجربی
• 17. بررسی پایداری ترمودینامیکی فازهای مختلف مواد
• 18. شبیه‌سازی فرآیندهای ذوب و انجماد با پتانسیل‌های یادگیری ماشین
• 19. مطالعه نقص‌های ساختاری و نابجایی‌ها در کریستال‌ها
• 20. شبیه‌سازی انتقال جرم و نفوذ اتمی در مواد پیشرفته
• 21. پیش‌بینی خواص مکانیکی و الاستیک مواد با دقت مکانیک کوانتومی
• 22. مدل‌سازی سطوح و واسط‌های مواد در مقیاس نانو
• 23. به‌کارگیری یادگیری فعال برای تسریع در کشف مواد جدید
• 24. مدیریت منابع محاسباتی در خوشه‌های پردازشی HPC
• 25. یکپارچه‌سازی پتانسیل‌های یادگیری ماشین در جریان کاری طراحی مواد
• 26. رفع چالش‌های همگرایی در آموزش مدل‌های پیچیده
• 27. تجزیه و تحلیل نتایج شبیه‌سازی و استخراج خواص فیزیکی
• 28. استانداردهای گزارش‌دهی و مستندسازی در پروژه‌های شبیه‌سازی مواد
• 29. اخلاق در پژوهش‌های محاسباتی و صیانت از داده‌های علمی
• 30. چشم‌انداز آینده مدل‌سازی مواد با تکیه بر توانمندی‌های بومی و فناوری‌های نوین