Семинар BayesLab «MiAD: диффузия миражей для поиска новых стабильных материалов»
Андрей Охотин расскажет об улучшении классической диффузионной модели DiffCSP для поиска новых материалов и созданию нового state-of-the-art подхода.
Во вторник, 9 декабря 2025 г. в 18:00 Андрей Охотин, сотрудник LAMBDA и BayesLab ФКН НИУ ВШЭ, выступит с докладом «MiAD: диффузия миражей для поиска новых стабильных материалов», посвящённым улучшению классической диффузионной модели DiffCSP для поиска новых материалов и созданию нового state-of-the-art подхода.
Применение генеративного ИИ в естественных науках мотивировано желанием находить новые сложноустроенные объекты с желаемыми свойствами, такие как белки, молекулы или кристаллические материалы. В области поиска новых материалов в последние годы появилось много новых генеративных моделей, преимущественно основанных на диффузионной парадигме. Рассказ будет посвящен тому, как мы улучшили известную классическую диффузионную модель для материалов DiffCSP [1] и получили новый state-of-the-art подход. Особенный интерес рассказа состоит в том, что наша работа — пример того, насколько простые идеи могут приводить к кардинально новому уровню качества. На семинаре в начале будет подробно рассмотрена классическая архитектура диффузионной модели для материалов, DiffCSP, поэтому для понимания достаточно иметь базовое представление о диффузионных моделях. (Дабы сохранить интригу перед рассказом, детали подхода не озвучиваются. Но, если не хотите дожидаться семинара, абстракт в самой статье описывает, что именно мы сделали).
Выступление пройдёт в аудитории 503 корпуса D НИУ ВШЭ (Покровский бульвар, д. 11) с возможностью онлайн-участия в Zoom. Начало состоится в 18:00 по Московскому времени.
MiAD: Mirage Atom Diffusion for De Novo Crystal Generation
Crystal structure prediction by joint equivariant diffusion
Generating materials with riemannian flow matching
Центр глубинного обучения и байесовских методов: Стажер-исследователь