题目：深度学习势能模型的开发及其在复杂化学体系动力学研究中的应用

时间：2024年8月30日 21:00-22:00

腾讯会议号：414874069

密码：993814

邀请人：蔡伟伟 教授（叶轮机械研究所）

报告人简介

曾晋哲，2019年本科毕业于华东师范大学，之后于Rutgers University化学与化学生物系攻读博士学位。在理论与计算化学领域，长期致力于深度学习势能模型的开发，及其在复杂化学体系研究中的应用，是深度学习势能模型软件DeePMD-kit的主要开发者。近五年以第一作者身份在Nat. Commun.、J. Chem. Theory Comput.、J. Chem. Phys.等期刊发表论文7篇，总被引数超过一千次。2024年获国家优秀自费留学生奖学金。

报告摘要

在复杂化学体系中，能够在原子水平上精确模拟长时间的动力学演化对于理解体系的结构和功能规律至关重要。分子模拟的核心在于势能，近年来，深度学习势能模型的发展显著提高了分子模拟的速度和精度，为分子动力学模拟开辟了新的前景。然而，将深度学习势能模型应用于复杂化学体系的动力学研究时，仍然面临着来自数据、模型和软件三方面的挑战。针对这些挑战，报告人在复杂气相反应、合成生物学和新药发现等领域的研究中，根据各自体系的特点，从数据、模型和软件三个角度出发，发展了创新性的方法，充分发挥了深度学习势能模型的优势。