Воркшоп
«Вычислительные методы в материаловедении и химии»
«Вычислительные методы в материаловедении и химии»
23 - 26 ноября 2024
Великий Новгород, НовГУ
Дедлайн подачи заявок: 27 октября
За новостями и анонсами следите в нашем telegram
Великий Новгород, НовГУ
Дедлайн подачи заявок: 27 октября
За новостями и анонсами следите в нашем telegram
Что в программе?
Нас ждут четыре трека лекций и практик по:
- Квантово-химическим расчетам
- Классической молекулярной динамике
- Методам ML в науках о материалах
- Основам инфохимии
Основы квантово-химических вычислений для наноструктур
Трек является вводным и посвящен основам работы с софтом по квантово-химическим расчетам и работе в редакторах атомных структур.
На треке мы:
- Научимся «создавать» молекулы, кристаллы и двумерные материалы
- Поймем как работать в командной строке
- Научимся работать с SIESTA, бесплатный софт, user-friendly
- Запустим свои первые квантово-химические расчеты
- Рассчитаем основные свойства наноматериалов
На треке мы:
- Научимся «создавать» молекулы, кристаллы и двумерные материалы
- Поймем как работать в командной строке
- Научимся работать с SIESTA, бесплатный софт, user-friendly
- Запустим свои первые квантово-химические расчеты
- Рассчитаем основные свойства наноматериалов
Классическая молекулярная динамика
Классическая молекулярная динамика (МД) -- это инструмент, позволяющий изучать аспекты жизни атомов и молекул, недоступные прямому экспериментальному анализу. Она уже давно стала неотъемлемой частью большинства исследований в области физики, химии и даже биологии.
На треке мы научимся работать с LAMMPS - одним из самых популярных пакетов в мире МД. Он бесплатный, он open-source, и он отлично параллелится. Разберемся, какие есть подходы к описанию взаимодействий между атомами и, если останутся силы, познакомимся с новым трендом в МД -- т.н. машинно-обучаемыми потенциалами.
На треке мы научимся работать с LAMMPS - одним из самых популярных пакетов в мире МД. Он бесплатный, он open-source, и он отлично параллелится. Разберемся, какие есть подходы к описанию взаимодействий между атомами и, если останутся силы, познакомимся с новым трендом в МД -- т.н. машинно-обучаемыми потенциалами.
Методы машинного обучения для определения свойств и генерации материалов
Мы рассмотрим основные подходы использования ИИ в атомистическом моделировании и поупражняемся в применении уже готовых нейросетей:
- обучим свою GNN типа MEGNet на примере данных из открытой базы Materials Project.
- рассмотрим, как создать свою базу данных и обучить модель на ней.
От участников потребуется базовое владение Python. Плюсом будет понимание работы нейросетей.
- обучим свою GNN типа MEGNet на примере данных из открытой базы Materials Project.
- рассмотрим, как создать свою базу данных и обучить модель на ней.
От участников потребуется базовое владение Python. Плюсом будет понимание работы нейросетей.
Основы Инфохимии
Инфохимия – это фундаментальное направление на стыке химии и информационных технологий. Под зонтиком собирает такие области, как хемоинформатика, хемометрика, хемотроника, вычислительная химия, включая автоматизированные методы и их валидацию в «self-driving laboratory», использование ИИ и LLM.
На треке мы:
- Познакомимся с кейсами от индустриальных партнеров
- Познакомимся с датасетами: собрать, очистить, умножить
- Протестируем программы открытого кода для LLM
- Программы грамматической валидности SMILES
- Составим пайплайн для индивидуального кейса участника
На треке мы:
- Познакомимся с кейсами от индустриальных партнеров
- Познакомимся с датасетами: собрать, очистить, умножить
- Протестируем программы открытого кода для LLM
- Программы грамматической валидности SMILES
- Составим пайплайн для индивидуального кейса участника
Менторы практик
- Дмитрий Квашнинд.ф.-м.н., доцент, Заведующий центром Компьютерного моделирования неорганических и композитных наноразмерных материалов ИБХФ РАН
- Екатерина Скорбд.х.н., Профессор, директор Центра инфохимии ИТМО
- Орехов Никитак.ф.-м.н., Лаборатория компьютерного дизайна материалов МФТИ
- Иван Кругловк.ф.-м.н., заведующий Лабораторией компьютерного дизайна материалов МФТИ
- Михаил ЛазаревPhD, assistant professor Лаборатории методов анализа больших данныx LAMBDA ВШЭ
Пригашенные лекторы
(список будет дополняться)
(список будет дополняться)
Вопросы
Мы не вводим ограничения на возраст и статус участников. Для регистрации требуется заполнить форму по ссылке в шапке сайта, приложить CV и мотивационное письмо.
Нам очень важно понимать запросы участников практических занятий и уровень их подготовки. Постарайся описать свой текущий опыт, область научных интересов, карьерные планы (если они уже сформировались). Если у тебя уже есть публикации и доклады на конференциях – обязательно их указывай.
По информации из мотивашек мы, возможно, будем корректировать насыщенность и уровень сложности программы. Так что, пишите честно.
По информации из мотивашек мы, возможно, будем корректировать насыщенность и уровень сложности программы. Так что, пишите честно.
Занятия будут проходить в новом кампусе Новгородского государственного университета по адресу:
Великая ул., 18А, Великий Новгород
Великая ул., 18А, Великий Новгород
Треки будут проходить параллельно, поэтому поучаствовать в двух не получится. Основной желаемый трек надо будет заранее указать в анкете при регистрации. Также, при желании, вы можете указать "запасной" трек на случай, если на основном для Вас не хватит места.
Вам очень пригодятся базовые навыки работы с Python. Без этого будет сложно.
И обязательно привозите с собой ноутбук. Запасных у нас не будет.
И обязательно привозите с собой ноутбук. Запасных у нас не будет.
На период воркшопа мы обеспечиваем участников бесплатным размещением в четырехместных номерах. Заселение 23.11, чекаут 27.11. Если вы собираетесь арендовать отель за свой счет - пожалуйста, отметьте это в анкете.
Участие, проживание и кофебрейки - бесплатно. Проезд за свой счёт.
Связаться с нами:
computational.mipt@gmail.com
Наш телеграм:
