Адрес e-mail:

На Физтехе пройдет лекция профессора из EPFL, посвященная машинному обучению в дизайне материалов

7 июня в 15:00 в 110 КПМ состоится лекция «Atomistic Machine Learning between Physics and Data», посвященная машинному обучению в дизайне материалов.

Лектор — Микеле Чериотти (Michele Ceriotti) профессор Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL), руководитель лаборатории вычислительной математики и моделирования EPFL.

Abstract:

Statistical regression techniques are a very fashionable tool to predict the properties of systems at the atomic scale, sidestepping much of the computational cost of first-principles simulations and making it possible to perform simulations that require thorough statistical sampling without compromising on the accuracy of the electronic structure model. In this talk professor Ceriotti will argue how data-driven modelling can be rooted in a mathematically rigorous and physically-motivated framework, and how this is beneficial to the accuracy and transferability of the model. He will also highlight how machine learning — despite amounting essentially to data interpolation — can provide important physical insights on the behavior of complex systems, on the synthesizability and on the structure-property relations of materials. The examples will be given concerning all sorts of atomistic systems, from semiconductors to molecular crystals, and properties as diverse as drug-protein interactions, dielectric response of aqueous systems and NMR chemical shielding in the solid state.

Лекция пройдет на английском языке. Вход свободный, приглашаются все желающие.

Также 6 июня в Сколтехе пройдет международный воркшоп, посвященный применению методов машинного обучения в области дизайна новых материалов, где профессор Чериотти выступает в качестве докладчика.

На официальном Youtube-канале МФТИ пройдет онлайн-трансляция лекции.
Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

МФТИ в социальных сетях