AI浪潮下，DFT学习是否过时？7.8直播揭秘

机器学习势能否替代第一性原理计算？为何实验研究愈发依赖数值模拟？

近几年，人工智能正迅猛重塑材料科学的研究范式。

涌现出机器学习势、高通量筛选、大模型等新兴技术，促使众多研究者反思：

🤔 面对AI冲击，DFT依然有必要掌握吗？

机器学习势会取代VASP的地位吗？

从事实验研究是否仍需涉猎计算模拟？

零基础的初学者还能切入材料计算领域吗？

本次直播将聚焦上述疑问进行深度解读，协助大家构建AI背景下材料计算的全局视野。

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核心看点

① AI时代，材料科研经历了哪些变革？

从传统DFT演进至高通量计算与机器学习势，大尺度及有限温度模拟正推动研发模式升级，计算模拟正由"辅助验证"转向"预测设计"。

② AI能否完全替代DFT？

机器学习势为何备受追捧？其与第一性原理计算有何关联？哪些任务必须依赖DFT？哪些场景更适配机器学习势？一场直播厘清两者的定位与界限。

③ 为何高水平论文愈发倚重计算模拟？

借助一区期刊案例，剖析实验数据与理论计算如何协同助力创新，计算模拟怎样辅助预测新材料、解析微观机理、增强论文的学术深度与竞争力。

④ 零基础如何构建计算科研能力？

若无计算背景，该如何起步学习第一性原理？学习顺序如何安排？怎样从DFT入门并逐步进阶至AI材料计算？分享专为科研人定制的成长路径。

适宜人群

✅ 材料、化学、能源、催化等方向的硕博士研究生

✅ 渴望掌握第一性原理计算（DFT/VASP）的科研工作者

✅ 期望将计算模拟用于课题攻关、论文撰写及项目申请的高校师生及科研人员

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