在
深度学习与超材料
融合的背景下，不仅提高了设计的效率和质量，还为实现定制化和精准化的治疗提供了可能，展现了在材料科学领域的巨大潜力。
深度学习可以帮助实现超材料结构参数的优化、电磁响应的预测、拓扑结构的自动设计、相位的预测及结构筛选。
目前在超材料领域内，深度学习的应用主要集中在以下几个方面：
1.加速设计过程：
机器学习可以通过算法快速迭代设计，显著提高设计效率。
2.逆向设计：
通过深度生成模型实现，实现特定功能需求的超材料设计提供了新途径。
3.智能算法优化：
通过遗传算法、Hopfield网络算法和深度学习在内的智能算法，展现出快速设计和架构创新的优势。
4.多目标性能优化：
机器学习可以处理多目标优化问题，找到满足多性能需求的最佳设计方案。
5.基于数据的预测模型：
基于历史数据预测超材料的性能，为设计提供指导，降本增效。
6.多物理场模拟与优化：
结合多物理场模拟，进行超材料的多物理场性能优化设计。
7.高维度、少样本优化：
面临高维度和数据稀疏性问题。通过机器学习算法，实现精准治疗目的的设计。
为促进科研人员、工程师及产业界人士对深度学习在超材料领域应用技术及COMSOL仿真学习的掌握，特举办“
深度学习驱动智能超材料设计与应用
”以及“
COMSOL Multiphysics多物理场仿真技术与应用
”
声学
专题
培训会，具体相关事宜通知如下：
