ЦМНовости

Что происходит в
Цифровых Материалах?

Мы постоянно развиваемся, и у нас есть много новостей,
из которых вы можете узнать, чем мы занимаемся

Генеральный директор ЦМ Александр Шапеев выступил с научно-популярной лекцией «Квантовая химия, искусственный интеллект и цифровые лаборатории материалов» в МФТИ. На лекции поговорили о том, какие современные подходы можно применять к моделированию свойств материалов, и какие именно свойства сегодня удается рассчитать напрямую на компьютере.

Научно-популярная лекция Александра Шапеева в МФТИ

Генеральный директор ЦМ Александр Шапеев выступил с пленарным докладом на конференции "Цифровое материаловедение 2024" в рамках конгресса "Русский Инженер". В ходе доклада было продемонстировано, как изменился процесс проектирования изделий с 80-х годов, и какую роль в этом играют молекулярная динамика, квантовая механика и машинно-обучаемые потенциалы, а также рассказано о создании автоматических протоколов расчетов свойств материалов.

Доклад Александра Шапеева на конференции "Цифровое материаловедение 2024"

В рамках молодежной секции конференции "Цифровое материаловедение 2024" сделали доклады сотрудники ЦМ Спирандэ Екатерина и Ярышева Ирина. Екатерина рассказала о разработке протоколов расчета термодинамических свойств однокомпонентных материалов. Доклад Ирины был посвящен построению фазовых диаграмм температур-концентраций байесовским методом машинного обучения, представленная работа была отмечена призом за лучший доклад.

Конференция "Цифровое материаловедение 2024"

Технический директор ЦМ Никита Рыбин посетил конференцию DCTMD2024 в Шанхае. Доклад был посвящен использованию машинного обучения для ускорения расчетов теплопроводности, физико-химических свойств расплавленных солей и исследованию стабильности молекулярных кристаллов. Представленная работа была отмечена наградой Innovation Award.

Участники конференции на фоне библиотеки Шанхайского Университета.

Технический директор ЦМ Никита Рыбин выступил на конференции Mendeleev 2024 с докладом, посвященным использованию потенциалов машинного обучения для расчетов свойств жидких электролитов и для ускорения поиска наиболее термодинамически выгодных полиморфов кристаллических кристаллов.

Конференция Mendeleev2024.

Генеральный директор ЦМ Александр Шапеев выступил с приглашенным докладом в Сингапурском Institute of High Performance Computing. На докладе было показано, как методы машинного обучения могут быть использованы для создания межатомных потенциалов типа moment tensor potential (MTP), которые имеют точность квантово-механических методов, но значительно ускоряют расчеты [1]. Нами было показано, что использование MTP в молекулярно динамических расчетах позволяет получать температурные зависимости жидких электролитов [2] и может быть использовано для расчета теплопроводности кристаллических материалов [3].

[1] Shapeev, A. V. (2016). Mult. Mod. Siml., 14(3), 1153-1173.

[2] Rybin, N., Maksimov, D., Zaikov, Y., Shapeev, A. (2024). Journ. Mol. Liq., 410, 125402.

[3] Rybin, N., Shapeev, A. (2024). Journ. Appl. Phys. 135(20).

Анонс доклада с сайта IHPC.

Технический директор ЦМ Никита Рыбин выступил с докладом на третьей Всероссийской конференции "Электрохимия в распределенной и атомной энергетике". На докладе была представлена [1] методология расчетов температурных зависимостей физико-химических свойств расплавов на примере LiF-NaF-KF. Было представлено как использовать машинно-обученные потенциалы [1] в купе с активным обучением [2]. Конференция проходила в Приэльбрусье.

[1] Rybin, N., Maksimov, D., Zaikov, Y., Shapeev, A. (2024). Journ. Mol. Liq., 410, 125402.

[2] Shapeev, A. V. (2016). Mult. Mod. Siml., 14(3), 1153-1173.

[3] Podryabinkin, E. V., & Shapeev, A. V. (2017). Comp. Mat. Sci., 140, 171-180.

Вид на Приэльбрусье.