讲座人:刘端阳        

报告题目：机器学习立场软件的模块化构建

讲座时间：2024年7月10号下午15:00-16:00

讲座地点：实验四号楼202

讲座人简介：

中国科学院半导体研究所超晶格国家重点实验室，副研究员。在清华大学物理系就读本科，中国科学院半导体研究所获得博士学位。2011-2021年在北京化工大学数理学院任教,并于2019-2020在美国劳伦斯伯克利实验室访问。从事半导体材料的第一性原理计算研究，主要研究方向为机器学习在计算物理中的应用。

讲座内容：在研究材料性质的方法中，分子动力学（Molecular Dynamics，MD）是一种被广泛使用的技术，可以提供有关分子结构、热力学性质、动力学行为等方面的重要信息，相比之下，从头算分子动力学将分子动力学与密度泛函理论相结合，这种方法可以得到很高的精度。但是面临计算效率低下，计算代价过高的问题。机器学习力场是一种利用机器学习算法来构建力场的新兴领域，通过学习数据中结构或模式之间的功能关系，而不依赖于固有化学键的概念或相互作用的先验知识，利厂从从头算分子动力学（AIMD）结果数据作为训练集，通过机器学习力场方法训练得到的力场，有望在接近或甚至超过传统力场的计算效率的同时获得接近AIMD的精度。在机器学习力场的构建中，通过原子位置进行的特征映射和力场的模型构建是核心，但流行的硬编码的方法会降低准确性和泛用性。采用模块化的构建方式，允许对不同问题构建不同的特征映射和力场模型，从而可以提高准确性和对不同问题的使用性。