基于深度学习的分子动力学模拟
演讲者
王涵
时间
2022年09月29日 10:00 至 11:30
地点
1129B
线上
Zoom 537 192 5549
(BIMSA)
摘要
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。
演讲者介绍
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。