Deep learning molecular dynamics simulation

 

Speaker:Han Wang

Time: 10:00-11:30

Date: 2022-09-29

Venue: 1129B

zoom: 537 192 5549    Password: BIMSA

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Abstract:

分子动力学模拟需要对原子间相互作用(势函数)有一个精确的描述,然而人们面临两难困境:第一性原理方法精确但昂贵,经验势方法快速但精度有限。我们在报告中从两个方面讨论了解决办法:势函数构造和数据生成。在势函数构造方面,我们介绍深度势能方法及其最新进展,包括更强大的描述子和长程相互作用建模。在数据生成方面,我们介绍同步学习格式DP-GEN:通过探索构型和化学空间持续改进深度势能。在报告的最后部分,我们介绍深度势能方法在水相图计算上的应用。

 

Speaker Intro.:

王涵,北京应用物理与计算数学研究所特聘研究员,博士生导师。2011年毕业于北京大学数学科学学院,获得理学博士学位;2011至2014年于柏林自由大学数学与计算机学院从事博士后研究。2014年加入北京应用物理与计算数学研究所,任助理研究员,副研究员,特聘研究员。主要研究兴趣为分子动力学模拟中的多尺度建模与计算方法。与合作者发展了基于深度学习的原子间相互作用建模与计算方法,解决了传统方法精度和效率无法两全的困境,将第一原理精度分子动力学模拟规模推进至亿原子量级。