Воркшоп
«Вычислительные методы в материаловедении и химии»
23 - 26 ноября 2024
Великий Новгород, НовГУ

Дедлайн подачи заявок: 27 октября
(регистрация закрыта)

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
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.
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.
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
Менторы практик
Пригашенные лекторы
(список будет дополняться)
Вопросы
Связаться с нами:
computational.mipt@gmail.com
Наш телеграм:
This site was made on Tilda — a website builder that helps to create a website without any code
Create a website