学术地震！青年博士一周两篇Nature！超材料新时代即将开启！

主要观点总结

本文介绍了基于深度学习的超材料逆向设计创新方法的研究进展，包括深度学习在超材料设计中的应用、研究成果、优势等。文章还介绍了相关课程的内容、讲师、目标、特色、授课方式、时间和费用等信息。

关键观点总结

关键观点1: 深度学习在超材料设计中的应用

通过建立函数替代模型，深度学习算法在超材料设计过程中展现出了显著的快速性与准确性，成功弥补了传统设计方法的不足。超材料特征参数与其性质存在映射规律，深度学习模型可以模拟这个规律，实现超材料的前向预测。

关键观点2: 深度学习在超材料研究中的优势

深度学习在超材料逆向设计创新方面，展现出了显著的优势和潜力，包括快速精确的设计能力、强大的数据处理能力、设计灵活性和可扩展性等方面。具体体现为：能够根据不同需求快速生成新的设计，具有强大的泛化能力，并能提供物理洞察。

关键观点3: 课程内容丰富实用

课程涵盖弹性波超材料与深度学习的基本理论、数据集批量自动生成方法、正向预测、参数设计与拓扑设计等内容。课程特色包括线上授课时间地点自由、建立专业课程群进行实时答疑解惑、理论＋实操授课方式等。

关键观点4: 课程讲师实力强大

主讲老师来自国家985重点高校，固体力学专业，在深度学习辅助的弹性波超材料逆向设计研究领域深耕多年，具有丰富的经验和扎实的基础。以第一作者或通讯作者在CMAME、IJMS、ES等行业顶级期刊发表论文多篇。

关键观点5: 课程时间与费用

课程时间为2024年7月27日至29日及8月3日至4日，每天上午9点至11点半，下午1点半至5点。课程费用为每人每班4980元（包含会议费、资料费及课后全程回放资料）。提前报名缴费可享受优惠。报名咨询可联系陈老师，并提供了报名咨询方式。

文章预览

以数据为载体的计算机革命为弹性波超材料设计带来了前所未有的创新方法。通过建立函数替代模型，基于人工神经网络架构的深度学习算法在超材料设计过程中展现出了显著的快速性与准确性，成功弥补了传统设计方法（如试错法、与数值分析结合的优化算法等）的不足。 由于超材料特征参数与其性质（如带隙、能带曲线、传递系数等）存在映射规律，无论这个规律有多复杂，深度学习模型都可以模拟。所以，一般而言，只要提供足够的数据，并构建合理的深度学习模型，超材料的前向预测就能够实现。基于深度学习的超材料参数设计方法也已经取得了较大的发展，出现了如MLP、MLP+GA和TNN等优秀的模型，并且大量研究成果表明了这几类模型的高效性。此外，拓扑设计具有设计域广的优势，但是由于拓扑构型的高维性和离散性，超材料拓扑设计的 ………………………………