【公开课预告】深度学习辅助的微观机理探索
2021/10/20 10:02:04 生物密探

    

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     深度学习辅助的微观机理探索

     原子尺度的分子动力学 (MD，Molecular Dynamics)模拟是理解和预测物理、化学和生物学现象微观机理的重要工具。然而它存在一定的局限性：首先，很多这些重要现象发生在微观时间尺度上，属于稀有事件体系，远超过常规MD模拟能够达到的时间尺度；此外，这些现象中的化学键形成和断裂需要我们采用高精度的从头算分子动力学(AIMD，ab-inito MD)模拟，但AIMD计算非常昂贵，极大的限制了其在更大的空间以及时间尺度上进行采样。针对这些问题，我们提出了将深度学习和增强采样方法相结合的研究策略，构建具有AIMD精度的神经网络势函数，随后高效低成本地对体系的微观行为进行研究。

     本周末的公开课，我们的主讲人杨满意博士将分享该策略在理解尿素分子的水解反应，以及探索磷的液液相变行为中的应用。欢迎大家北京时间周日晚上8点来参加~

    

     杨满意

     2013年本科毕业于中南大学化学化工学院，博士(直博)师从南京大学化学化工学院黎书华教授。2019年获得博士学位，随后加入Michele Parrinello 教授团队， 先后在苏黎世联邦理工学院(2019年8月~2020年12月)和意大利国际高等研究院(2021年1月 ~ 至今)从事博士后研究工作。主要研究方向包括开发反应路径自动搜索软件及方法，化学反应的机理研究及理论设计，以及机器(深度)学习在溶液中化学反应、材料学等交叉研究领域的应用。

     参与方式

     日期：2021年10月24日

     时间：北京时间20:00 | 欧洲时间14:00

     ZOOM 线上直播

     ZOOM ID: 850 5503 6096

    

    

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