Семинары

Докладчик: Маннанов Б.Р.
Тема: Сравнение дообученных универсальных машинно-обучаемых межатомных потенциалов с MTP-потенциалами  
Аннотация: В докладе будет рассмотрено сравнение двух подходов к построению машинно-обучаемых межатомных потенциалов: адаптации предобученных универсальных моделей с помощью тонкой настройки и обучения MTP-потенциалов с нуля на различных классах обучающих выборок. В качестве универсальных моделей рассматриваются MatterSim и MACE, а в качестве специализированного базового подхода - MTP-потенциалы уровней 16 и 20. Также в докладе будет рассмотрена архитектура используемых универсальных межатомных потенциалов.
Дата: 13.05.2026
Место: Очное проведение в аудитории N507 в 14-40

Презентация (PDF, 1,48 Мб)

Докладчик: Рыбин Н.Е.
Тема: Экскурс в задачи современного материаловедения  
Аннотация: В докладе будет кратко рассказано о революции, которую искусственный интеллект вызвал в атомистическом моделировании материалов. Мы обсудим как машиннообученные потенциалы позволяют моделировать физику межатомных взаимодействий. Затем перейдем к обсуждению приложения подобных методов для решения задач расчета температурных зависимостей физико-химических свойств материалов и предсказания новых материалов с определенными свойствами. В завершение, будет рассказано о трендах по разработке автоматизированных протоколов расчетов в которых ИИ берет на себя рутинные задачи, традиционно выполняемые исследователями вручную, формируя будущее, в котором дизайн материалов будет осуществляется автономными цифровыми лабораториями.
Дата: 29.04.2026 
Место: Онлайн в 14-40. 

Презентация (PDF, 10,00 Мб)

Докладчик: Кузьмин Г.А.
Тема: Применение диффузионных моделей для поиска атомных структур  
Аннотация: В докладе будет рассмотрено применение диффузионных моделей для поиска атомных структур. Особое внимание будет уделено диффузионной модели MatterGen, лидирующей среди существующих архитектур в задачах поиска атомных структур с заданными свойствами. Для данной модели будет рассмотрена её архитектура и приведены примеры работы для условного и безусловного поиска структур.
Дата: 15.04.2026 
Место: Очное проведение в аудитории D503 в 14-40. 

Презентация (PDF, 1,73 Мб)

Докладчик: Шапеев А.В.
Тема: Межатомное взаимодействие, искусственный интеллект и компьютерный дизайн материалов  
Аннотация: С появлением вычислительной техники в 1950–60-х годах стало возможным численное моделирование сложных физических процессов. Со временем вычислительные расчёты превратились в рутинный инструмент инженерной практики и сегодня широко интегрированы в процессы проектирования в рамках автоматизированных комплексов программ инженерных расчётов (Computer-Aided Engineering, или CAE). С развитием вычислительных методов ключевым направлением стало атомистическое моделирование материалов. Квантово-механические методы (DFT) обеспечивают высокую точность, но ограничены вычислительной сложностью, тогда как молекулярная динамика с полуэмпирическими потенциалами масштабируема, но уступает в точности, особенно при предсказании новых материалов. В своём докладе я покажу, как развитие машинно-обучаемых потенциалов объединяет точность квантово-механических методов и эффективность классических подходов. Также будет продемонстрировано, как методы искусственного интеллекта позволяют автоматизировать расчёты и открывают путь к системам компьютерного дизайна материалов, сопоставимым по уровню автоматизации с современными CAE-подходами.
Дата: 01.04.2026 
Место: Очное проведение в аудитории D503 в 14-40. 

Презентация (PDF, 6,22 Мб)

Докладчик: Котыхов А.С. 
Тема: Предобучение нейросетевых машинно-обучаемых межатомных потенциалов на синтетических данных
Аннотация: Доклад будет посвящён разбору работы, в которой было осуществлено предобучение нейросетевых межатомных потенциалов на синтетических данных, т.е. полученных при помощи других уже обученных потенциалов в дополнении к основной обучающей выборке, посчитанной с использованием квантово-механических расчётов. Данный метод обучения позволяет улучшать точность моделей, особенно для небольших исходных обучающих выборок.
Дата: 04.03.2026 
Место: Очное проведение в аудитории D203 в 14-40. 

Презентация (PDF, 1,14 Мб)

Докладчик: Новиков И.С. 
Тема: Машинно-обучаемые потенциалы в вычислительном материаловедении
Аннотация: В докладе пойдёт речь о так называемых машинно-обучаемых межатомных потенциалах, которые стали популярным инструментом в вычислительном материаловедении. Эти модели позволяют ускорять затратные в вычислительном смысле расчеты на основе теории функционала плотности и проводить исследование материалов на больших пространственных и временных масштабах. После обсуждения математической формы потенциалов речь пойдёт о примерах задач, которые решаются с их помощью в вычислительном материаловедении.
Дата: 18.02.2026 
Место: Очное проведение в аудитории G405 в 14-40. 

Презентация (PDF, 2,12 Мб)