L'apprentissage automatique dans les simulations atomistiques: des voies de réaction aux diagrammes de phase

Cette séance de cours de l'instructeur couvre l'application de l'apprentissage automatique dans les simulations atomistiques, en mettant l'accent sur des sujets tels que la modélisation de l'eau, les défis de la simulation atomistique, les potentiels de réseau neuronal pour l'eau et la reconnaissance de la structure à l'aide de réseaux neuronaux. La séance de cours se penche également sur le processus de formation avec les filtres Kalman, les calculs d'énergie libre de Gibbs et la détermination des structures locales. Différents modèles d'eau et de glace, ainsi que l'impact des effets quantiques nucléaires sur la densité, sont discutés. L'exposé se termine par un aperçu de la fusion/gel des nanoparticules Au, de la détermination de la structure locale et de l'efficacité des paramètres de l'ordre des liaisons dans la prévision des glaces.