«Вычислительные методы в материаловедении и химии»

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

Организаторы:

- Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого

- МФТИ

- ИБХФ РАН

- ИТМО

- Научно-Образовательный центр Инфохимии

- ФКН НИУ ВШЭ

- Thothex

Связаться с нами:

computational.mipt@gmail.com