На ФКН прошел воркшоп по вычислительным методам в материаловедении и химии

ФКН

11–15 ноября на ФКН прошел интенсивный пятидневный воркшоп «Вычислительные методы в материаловедении и химии», организованный научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных. В мероприятии приняли участие студенты и аспиранты российских вузов, включая Московский государственный университет, Московский инженерно-физический институт, Ивановский государственный химико-технологический университет и другие научные центры.

Воркшоп в четвертый раз объединил экспертов в области квантовой химии, материаловедения и машинного обучения. С лекциями выступили сотрудники нескольких институтов Российской академии наук, Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL, Швейцария), университетов Сколтех и МИСИС; ФКН представлял Денис Деркач, заведующий научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных.

Программа была построена вокруг пяти треков:

• основы квантово-химических вычислений для наноструктур,
• классическая молекулярная динамика и потенциалы машинного обучения,
• методы машинного обучения для предсказания свойств и генерации материалов,
• основы квантово-химического моделирования молекулярных систем, механизмов химических реакций и гомогенного катализа,
• моделирование биомакромолекулярных систем, поиск новых лекарств и мишеней.

Каждый участник воркшопа должен был выбрать один из треков и в течение недели работать над реальными задачами: проводить расчеты, обучать модели, анализировать спектры и структуры, а также учиться применять генеративные модели и графовые нейросети для прогнозирования свойств материалов. Практические сессии вели менторы — исследователи из МГУ, ИТМО, Сколтеха и МФТИ; ментором от ФКН был Михаил Лазарев, научный сотрудник лаборатории методов анализа больших данных.

Особое внимание организаторы уделили междисциплинарному формату. Вычислительные методы сегодня становятся мостом между теоретической химией, физикой твердого тела и наукой о данных. Участники учились не только работать с инструментами вроде ORCA, LAMMPS и DeepMD, но и понимать физический смысл результатов.

Участники отметили, что воркшоп помог им не просто освоить новые инструменты, но и найти точки соприкосновения со своими текущими исследованиями.

Павел Гаврюшкин
Участник воркшопа

Больше половины времени было посвящено практике. Были даже домашние задания. Чтобы все успеть, приходилось пораньше вставать и работать в перерывах, а иногда даже и на лекциях. Здесь я запустил свои первые алгоритмы машинного обучения на тестовых данных. Теперь буду пробовать применять их к своим задачам, и, надеюсь, получать интересные результаты.

Руслан Романов
Участник воркшопа

Пять дней в Москве — и это была одна из самых ярких научных недель за последнее время. Классные лекции, сильные эксперты и практики, на которых мы реально работали руками. Я был на треке по квантовой химии: запускал расчеты, изучал реакции, пытался подружиться с ORCA (получилось!). Понравилось, что обсуждения были неформальными и очень живыми. Уехал с воркшопа вдохновленным и заряженным на новые проекты. Огромное спасибо организаторам!

Иван Купорев
Участник воркшопа, студент второго курса магистратуры «Магистр по наукам о данных» ФКН

Наше направление — молодое, и исследователи часто рассеяны по разным лабораториям. Собраться с единомышленниками и узнать, кто чем занимается, было особенно ценно. Особенно интересно было разобраться с такими подходами, как графовые нейронные сети и генеративные диффузионные модели (например MatterGen), которые открывают новые возможности в материаловедении.