使用 ParAMS 训练 DFTB 参数、ReaxFF 力场与机器学习势(香港理工大学培训班)

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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 在香港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10日(周五)09:00-18:00
  • 地点:香港理工大学
  • 讲师:Nicolas Onofrio、Paul Spiering
  • 费用:免费(食宿交通自理)
  • 语言:英语
课程内容概要:
  1. AMS 基础入门
  2. ParAMS 优化 DFTB 参数
  3. ParAMS 优化 ReaxFF 力场
  4. 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
  5. 自主创建MLP,从目标分子动力学模拟中自动学习

在线报名:

    名字:老师同学

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    院系/部门:

    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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