فلش‌کارت‌های آموزشی کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی پتانسیل‌های بین‌اتمی برای طراحی مواد پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی پتانسیل‌های بین‌اتمی برای طراحی مواد پیشرفته

موضوع کلی: علوم محاسباتی و مهندسی مواد

موضوع میانی: مدل‌سازی اتمی و شبیه‌سازی‌های مولکولی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مکانیک کوانتومی در شبیه‌سازی‌های اتمی
• 2. محدودیت‌های روش‌های کلاسیک در محاسبه پتانسیل‌های بین‌اتمی
• 3. مفاهیم پایه در توابع انرژی پتانسیل و سطوح انرژی پتانسیل
• 4. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی در حوزه علوم محاسباتی
• 5. معماری شبکه‌های عصبی برای تقریب توابع انرژی
• 6. مفاهیم پایه در توصیف‌گرهای ساختاری برای داده‌های اتمی
• 7. روش‌های نمایش ساختار اتمی و تقارن‌های چرخشی و انتقالی
• 8. تولید داده‌های آموزشی با استفاده از روش‌های نظریه تابعی چگالی
• 9. اصول آماده‌سازی مجموعه‌داده برای آموزش مدل‌های پتانسیل
• 10. انتخاب پیکربندی‌های اتمی برای بهینه‌سازی دقت مدل
• 11. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده در پیش‌بینی نیروهای اتمی
• 12. توابع فعال‌ساز و بهینه‌سازها در مدل‌های پتانسیل شبکه عصبی
• 13. معماری شبکه‌های عصبی گراف‌محور در مدل‌سازی مواد
• 14. بررسی دقت و کارایی پتانسیل‌های عصبی در مقایسه با روش‌های تجربی
• 15. پتانسیل‌های بین‌اتمی مبتنی بر تقارن و اینواریانس
• 16. مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی خواص ترمودینامیکی مواد
• 17. روش‌های کاهش خطای تعمیم در مدل‌های پیش‌بینی پتانسیل
• 18. استفاده از یادگیری فعال برای گسترش فضای پیکربندی مواد
• 19. پیاده‌سازی مدل‌های پتانسیل در نرم‌افزارهای شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
• 20. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی در مقیاس‌های بزرگ با پتانسیل‌های عصبی
• 21. ارزیابی پایداری ساختاری مواد با استفاده از پتانسیل‌های یادگیری ماشین
• 22. پیش‌بینی خواص مکانیکی مواد پیشرفته با مدل‌های شبکه عصبی
• 23. مطالعه پدیده‌های نفوذ و انتقال در ساختارهای نانو
• 24. تحلیل تغییرات فازی در مواد با استفاده از پتانسیل‌های دقیق
• 25. چالش‌های محاسباتی در انتقال مدل از سیستم‌های کوچک به بزرگ
• 26. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های شبکه عصبی در محیط‌های کریستالی
• 27. تطبیق داده‌های محاسباتی با نتایج تجربی در طراحی مواد
• 28. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی خواص مواد نیمه‌رسانا
• 29. طراحی مواد جدید با رویکرد غربالگری مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 30. محدودیت‌ها و چشم‌اندازهای توسعه پتانسیل‌های بین‌اتمی هوشمند
• 31. یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین با کدهای محاسباتی متن‌باز
• 32. اصول اخلاقی و استانداردهای علمی در انتشار نتایج محاسباتی
• 33. مستندسازی و اشتراک‌گذاری کدهای شبیه‌سازی در چارچوب قوانین ملی
• 34. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در شبیه‌سازی‌های مقیاس بزرگ
• 35. آینده مدل‌سازی چندمقیاسی در مهندسی مواد پیشرفته