Сегодня магистранты нашей лаборатории приняли участие в дне карьеры МФТИ. Ребята поделились опытом работы и учебы в Сколтехе, а также рассказали, как попасть на стажировку и поступить в Сколтех ❤️

Вновь встретиться с нами и подробнее узнать о темах исследований можно 8 ноября на лекции Александра Шапеева — регистрация на мероприятие по ссылке.
(Физтех.Гараж, Долгопрудный)

Также напоминаем, что 27 октября заканчивается регистрация на воркшоп «Вычислительные методы в материаловедении и химии», где выступят наши коллеги Иван Новиков и Камиль Гарифуллин.
(НовГУ, Великий Новгород)

До встречи на будущих мероприятиях ✨

#мероприятия

✨ Мы подготовили для вас краткий разбор статьи, посвященной моделированию окислительно-восстановительной реакции Fe2+/ Fe3+ с помощью машиннообучаемых межатомных потенциалов второго и четвертого поколений.

Ознакомиться с результатами работы, а также узнать, в чем отличие потенциалов разных поколений можно по ссылке.

Приятного чтения! ✨

#разборстатей

➡️ 30 октября Александр Шапеев выступил на конференции "Цифровое материаловедение 2024" в рамках конгресса "Русский Инженер". В своем докладе "Машинно-обучаемые межатомные потенциалы и автоматические протоколы расчета свойств материалов" Александр осветил две основные темы:

1️⃣ Межатомные потенциалы
Обсудили, как проходит проектирование нового изделия, что изменилось с 80-х годов и до наших дней, и какую роль в этом играют молекулярная динамика, квантовая механика и, безусловно, машинно-обучаемые потенциалы. Подчеркнем, что наш moment tensor potential остается в списке лидирующих как по точности, так и по эффективности использования данных. Подробнее - в работе по ссылке.

2️⃣ Автоматические протоколы расчетов
Александр познакомил слушателей с протоколами расчета точки плавления материалов и построения фазовых диаграмм бинарных систем. В нашей лаборатории мы не первый год разрабатываем алгоритмы оптимизации расчетов свойств материалов, о чем подробнее можно прочитать в работах 1 и 2.

#мероприятия

➡️ 31 октября наши магистрантки, Ирина Ярышева и Екатерина Спирандэ, также выступили на конференции "Цифровое материаловедение 2024" в рамках конгресса "Русский Инженер".

✔️ Екатерина рассказала о разработке протоколов расчета термодинамических свойств однокомпонентных материалов. В докладе Екатерины описаны расчеты коэффициента термического расширения, теплоемкости при постоянном давлении, объемного модуля упругости и свободной энергии.

✔️ Ирина рассказала о построении фазовых диаграмм температур-концентраций байесовским методом машинного обучения на примере системы In-Au, которая исследуется для применения в амальгамах.
🏆 За свою работу Ирина получила приз за лучший доклад в рамках молодежной секции конференции!

#мероприятия

🗓 По техническим причинам сегодняшняя лекция Александра Шапеева в Физтех.Гараже переносится на 25 ноября 19:00.

Приносим свои извинения за позднее информирование!

👀 Усаживайтесь поудобнее — мы подготовили для вас очередной разбор интересной работы.

На этот раз статья посвящена применению методов прозрачного искуственного интеллекта к машинно-обучаемым потенциалам (MLPs). В работе авторы поднимают вопрос, как хорошо MLPs выучивают физические закономерности в данных ❓

📝 Ознакомиться с нашим кратким разбором можно по ссылке.

Приятного чтения!

#разборстатей

📚 Подборка книг для изучения вычислительного материаловедения со всех сторон.

1️⃣ Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications, D. Frenkel and B. Smit — пожалуй, самая популярная книга по молекулярному моделированию. В ней рассказано всё: от объяснения методов молекулярной динамики и Монте-Карло до расчетов свободной энергии и дальнодействующего взаимодействия. В книге также представлены псевдокоды расчетов, которые легко переносятся на python.

2️⃣ Materials Modelling Using Density Functional Theory: Properties and Predictions, F. Giustino — книга по теории функционала плотности, написанная для бакалавров и магистрантов. В ней хорошо изложены основы первопринципных методов, а в конце каждой главы предложены задачи для самостоятельного решения. Удобно, что для большинства заданий представлены разборы.

3️⃣ Solid State Physics, Neil W. Ashcroft and N. David Mermin — основа основ по физике твердого тела. Книгу также можно найти в русском переводе.

4️⃣ Gaussian Processes for Machine Learning, C. Edward Rasmussen and Christopher K. I. Williams — все, кто в нашей лаборатории занимается построением фазовых диаграмм и расчетами термодинамических свойств, читали эту книгу. По ней когда-то изучал гауссовские процессы Александр Шапеев, а теперь и все наши студенты.

Надеемся, вам понравились наши рекомендации 📖

Делитесь и вы в комментариях своими любимыми книгами по материаловедению 🤝

#самообразование

🎉 Напоминаем, что 25 ноября в 19:00 Александр Шапеев прочитает лекцию «Квантовая химия, искусственный интеллект и цифровые лаборатории материалов» в Физтех.Гараже МФТИ.

Вход открыт для всех желающих. Для оформления пропуска в главный корпус МФТИ нужно пройти регистрацию по ссылке и прийти с паспортом.

Приходите на лекцию и узнаете, как Александр научился моделировать атомы 🧪

#мероприятия

🔥Прямая трансляция семинара лаборатории завтра, 3 декабря, в 16:00 🔥

Завтра на нашем семинаре выступит приглашенный спикер, Дмитрий Федоров, с докладом "Success of the Quantum Drude Oscillator model in describing long-range interactions". С абстрактом выступления можно ознакомиться по ссылке.

У Дмитрия богатый опыт работы в области физики твердого тела и компьютерного моделирования. Последние 10 лет Дмитрий работал в институте Макса Планка физики микроструктур и университете Люксембурга, а сейчас занимает должность старшего научного сотрудника в лаборатории дизайна материалов в Сколтехе. С публикациями Дмитрия можно ознакомиться на его google scholar.

Доклад будет на русском языке. Мы будем вести трансляцию в нашем telegram канале, а после семинара поделимся с вами записью выступления. Под этим же постом вы можете задавать вопросы спикеру.

До встречи на нашей прямой трансляции!

#мероприятия

📹 Выложили запись семинара с докладом Дмитрия Федорова на google disk.

#самообразование

✨ Наши сотрудники опубликовали статью в npj Computational Materials ✨

В своей работе авторы разработали алгоритм поиска высокоэнтропийных сплавов, который применили для предсказания структур с объемноцентрированной (Nb-W, Nb-Mo-W, V-Nb-Mo-Ta-W) и гранецентрированной (Cu-Pt, Cu-Pd-Pt, Cu-Pd-Ag-PtAu) кристаллической решеткой. Авторы обнаружили 268 новых сплавов, не представленных ранее в базе данных AFLOW, которая в данной работе использовалась в качестве бенчмарка.

Для ускорения расчетов авторы использовали малоранговый потенциал (low-rank potential, LRP), который может оценивать энергии сотни тысяч структур за секунды на одном ядре процессора. Такое ускорение позволило применить прямой метод перебора структур для интересующей системы, не упуская из виду ни одной конфигурации.

🔗 С кратким пересказом работы можно ознакомиться здесь, а с полным текстом по ссылке.

#публикации