使用 ParAMS 训练 DFTB 参数、ReaxFF 力场与机器学习势(天津大学培训班)

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AMS (Amsterdam Modeling Suite) 是一款适合计算化学初学者、实验工作者入手的专业的材料与化学模拟平台。包含完善、全面的计算模拟方法。原子水平的模拟方法,包括密度泛函、半经验量子化学、力场,以及多种方法结合的多尺度模拟分子动力学(以及基于分子动力学的 FT-IR)、多种蒙特卡洛模拟,以及微观动力学模拟力场、DFTB参数支持自主扩展与优化。友好的图形界面,完成建模、计算、作业管理、结果分析、图谱展示。支持丰富的材料体系与性质分析工具,计算分子与团簇、聚合物、低维材料、框架结构材料、块体材料、宏观流体等多种材料模型,包括电子、结构、化学反应、化学键、谱学、能带、载流子迁移、力学、热力学,以及光的吸收、转换、发射与非线性光学等方面性质。AMS 软件介绍(链接)与试用申请(链接

ReaxFF 模块是基于反应力场的分子动力学、蒙特卡洛方法,广泛用于燃烧、裂解、催化、超临界、电池、电气工程、建材、摩擦、生物药物、钙钛矿、半导体、含能材料、化学气相沉积等领域。机器学习势是最近开始广泛应用于材料、化学领域研究的新方法。M3GNet 因具有极强的普适性而成为其中的佼佼者。 AMS 软件已经开发和集成了这些功能模块。

现有 ReaxFF 力场已经涵盖了很多领域,但对某些体系或某些方面的性质,缺乏相关元素或可靠度不足等问题仍然存在。M3GNet 的主要采样来自平衡结构,缺乏化学反应等偏离平衡结构的采样信息。对于特定的体系、问题,有可能需要对力场、势进行优化或从头训练。2024 年 5 月 AMS 中国代理商费米科技邀请荷兰 SCM 公司技术销售代表 Dr. Nicolas Onofrio、开发者 Dr. Paul Spiering 在天津大大学开展为期一天的关于如何使用 AMS 中的 ParAMS 训练 DFTB 参数、ReaxFF 力场,以及机器学习势(尤其是 M3GNet)的培训。

培训场次信息:
  • 时间:2024年5月6日(周一) 09:00 – 18:00
  • 地点:天津大学
  • 讲师:Nicolas Onofrio、Paul Spiering
  • 费用:免费(食宿交通自理)
  • 形式:上机为主,请学员自带笔记本电脑及插线板,提供AMS软件试用许可(现场发放)
  • 人数限制:30人,AMS用户优先,满额即止
课程内容概要:
  1. ParAMS 优化 DFTB 参数
  2. ParAMS 优化 ReaxFF 力场
  3. ParAMS 优化机器学习势 M3GNet:使用迁移学习来微调通用参数,train committees,以及模型不确定性等问题
  4. 自主创建MLP,从目标分子动力学模拟中自动学习
Dr. Nicolas Onofrio

SCM 技术销售代表,2023年加入 SCM 。在格勒诺布尔-阿尔卑斯大学获得博士学位,曾任普渡大学客座助理教授和香港理工大学助理教授。一直致力于电子和催化应用的电化学界面模拟相关的各种主题。在  SCM 利用他在原子模拟方面的丰富经验,帮助研究人员充分利用AMS。

Dr. Paul Spiering

SCM  软件开发人员。博士导师 Jörg Meyer,在 Geert Jan Kroes 的理论化学小组,博士研究课题是分子表面反应的非绝热效应模拟,并开发了一种等变张量的机器学习方法。于 2022 年加入 SCM,致力于增强 AMS 的机器学习方面功能的开发。

在线报名:

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    使用过费米科技什么产品(多选):QuantumATKAMSSimpleware没有用过

    AMS软件注册人(如果购买过):

    注意:培训课程包括操作内容,请自带笔记本电脑、插线板。

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