学术讲座
报告题目：人工智能方法和模型在有机分子力场发展中的应用
报告时间：2023-12-07 09:30
报告人： 余旷 副教授
清华大学深圳国际研究生院
报告地点：卢嘉锡202报告厅
转播地点：翔安校区能源材料大楼3号楼会议室5，漳州校区生化主楼307教室
报告摘要：
有机分子是一类重要的研究对象，对分子体系的高精度模拟在材料和药物设计等领域均有重要应用。而有机分子力场的精度严重限制着分子动力学（MD）模拟的精度，可靠的分子力场参数化方法一直是高通量筛选的瓶颈。本次报告将重点介绍我们如何将人工神经网络和自动微分等现代人工智能技术引入有机分子力场的优化。报告分为从自底而上和自顶而下两方面：自底而上地，我们采用长短程分离、成键非键分离的方法将人工神经网络模型和基于物理微扰的长程模型结合，依托小规模高精度第一性原理数据构建高可迁移性的第一性原理力场。另一方面，自顶而下地，我们开发了基于自动微分技术的高通量自动化力场优化平台DMFF，实现了基于梯度下降的自动化参数调优，极大提高了传统力场的开发效率，从而助力高通量分子设计和筛选。通过不同案例，我们将展示现代人工智能技术在跨尺度分子模型构建上的重要应用。
报告人简介：
余旷，2008年在北京大学化学学院获得学士学位，2013年获美国威斯康星大学麦迪逊分校理论化学博士学位。2013-2016年普林斯顿大学机械与航天工程系博士后，2016-2018年担任纽约D. E. Shaw Research公司研究科学家。2018年11月入职清华-伯克利深圳学院（TBSI）助理教授，2021年转入清华大学深圳国际研究生院（TSIGS）副教授。主要工作方向为分子材料的分子力学模拟、高精度分子力场模型构建以及相应算法的开发、多尺度电子结构方法（量子镶嵌理论）等。
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固体表面物理化学国家重点实验室
