Interatomica – Telegram
Interatomica
303 subscribers
66 photos
1 video
43 links
Канал о жизни научной группы Александра Шапеева, машинно-обучаемых потенциалах и трендах в мире цифрового материаловедения
Download Telegram
Channel created
Channel photo updated
Добро пожаловать в канал, посвящённый жизни лаборатории Александра Шапеева и всему, что с ней связано!

Наш коллектив образовался в 2014 году, когда Александр получил позицию в Сколтехе. У его истоков, включая нашего PI, было 4 человека — научные сотрудники Евгений Подрябинкин и Иван Новиков, а также аспирант Константин Губаев.

Сейчас наш коллектив насчитывает 18 сотрудников и студентов: 1 PI, 4 постдока, 4 аспиранта и 9 магистров. О каждом из нас можно найти информацию на страничке лаборатории на сайте Сколтеха (здесь же можно найти контакты для связи).

Далее будут хэштеги канала для удобной навигации:

#онас — истории из жизни нашего коллектива

#вакансии — вакансии у нас и наших друзей

#мыпишем — мы о науке и ее окрестностях

#онаспишут — истории о нас и наших работах в других источниках

#публикации — наши научные работы

#мероприятия — мероприятия, в которых мы принимаем участие (или рекомендуем это сделать)

#разборстатей — интересное из мира цифрового материаловедения и не только

#самообразование — где что посмотреть, послушать и почитать
🔥93🎉3
Лето уже подходит к концу, а хорошие новости из нашей лаборатории никогда не заканчиваются 📣⚡️

Наши сотрудники совместно с коллегами из других университетов опубликовали статью, в которой авторы рассказали о разработанном ими методе обучения (фитинга) потенциалов с учетом магнитных степеней свободы — данный класс потенциалов назвали magnetic Moment Tensor Potentials (mMTP). Сам метод фитинга включает в себя обучение к магнитным силам — отрицательным производным энергий по магнитным моментам.

Авторы статьи рассчитали энергию образования, параметр решетки и магнитный момент суперячейки для системы ОЦК Fe–Al с разной концентрацией атомов алюминия в суперячейке и продемонстрировали соответствие между значениями, рассчитанными с помощью mMTP и DFT (Density Functional Theory). Кроме того, авторы продемонстрировали, что разработанный метод фитинга mMTP дает более надежные потенциалы по сравнению с классическим методом обучения, в котором фитинг к магнитным силам не происходит. Прочитать статью и подробнее ознакомиться с результатами работы можно по ссылке.

#публикации
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥6🍾4🎉2
С началом учебного года к нашей группе присоединились новые студенты, и сегодня мы хотели бы рассказать об одном из них. Мы попросили PhD студента Михаила ответить на несколько вопросов о себе и рассказать о своем пути к нам.

Миша, как ты узнал о нашей группе и с чего началось твое знакомство с нами?
Я узнал о группе на воркшопе по вычислительным методам в науках о материалах, который состоялся в сентябре 2023 на базе МФТИ. Там я посетил лекцию Александра Шапеева, пообщался с организаторами мероприятия (многие из них сейчас — мои коллеги в Сколтехе) и как-то закрутилось, завертелось.

Как решил присоединиться к нашей группе?
На воркшоп я приехал найти себе научного руководителя в аспирантуре. Присматривался к докладчикам, и с первых минут лекции Александр зацепил меня своей харизмой и стилем подачи материала. Тогда я подумал, что хотелось бы поработать под руководством этого профессора. Через полгода я принял участие во втором воркшопе, где мне удалось поближе познакомиться с кодом MLIP и поработать с постдоком группы Никитой Рыбиным. После этого у меня не осталось сомнений, куда я хочу попасть в аспирантуру.

Миша, а чем ты занимался раньше и какой проект тебе дали в аспирантуре?
Раньше я учился и работал на кафедре статистической физики СПбГУ, там я занимался моделированием различных молекулярных систем (в основном относящихся к нефтегазовой отрасли). Также я успел поработать над нейросеткой для предсказания взаимодействия белков. Сейчас моя задача в группе связана с моделированием расплавов и предсказанием их свойств. Соответственно, мы планируем отвечать на вопросы, которые ставят коллеги из промышленности.

Мы приветствуем Михаила в нашей группе и желаем ему дальнейших успехов в науке!

#онас
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥5🎉5
На прошлой неделе научный сотрудник нашей лаборатории Никита Рыбин принял участие в конференции "Менделеев 2024".

Никита выступил с докладом на тему "Thermophysical properties of liquid electrotytes and crystal structure prediction using moment tensor potentials" в секции THEORETICAL CHEMISTRY.
С результатами работы можно ознакомиться по ссылке 📝

Также Никита делится с нами образовательным тьюториалом по расчету термофизических свойств расплава LiF-NaF-KF.

#мероприятия #самообразование #публикации
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14👍5🏆42👏2
По средам в нашей лаборатории проходит семинар, где мы рассказываем друг другу о своей исследовательской деятельности, а также обсуждаем новости из мира науки. И сегодня у нас выступала Дарья Рябченко - аспирантка первого года.

Дарья подавалась в Сколтех в первую волну, но попала в лист ожидания, после чего устроилась дата-аналитиком в индустрию. В августе Александр Шапеев написал Дарье, спросил, актуальна ли для нее аспирантура Сколтеха, и Дарья, не раздумывая, сказала ДА! Потому что для Дарьи нет ничего лучше, чем развиваться в науке 💻💎

#онас
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14👍7🤩4
Сегодня мы хотели бы поделиться с вами тьюториалом сотрудника нашей лаборатории Ивана Новикова по работе с пакетом MLIP для обучения и использования машиннообучаемых потенциалов.
В тьюториале Ивана вы узнаете:

1️⃣как устанавливать MLIP и как собирать его с пакетом для молекулярной динамики LAMMPS

2️⃣как обучать MTP пассивно и как с его помощью построить зависимость энергии от объема и рассчитать постоянные упругости

3️⃣как обучать MTP активно в ходе молекулярной динамики в пакете LAMMPS

Также напоминаем, что все наши тьюториалы мы выкладываем под хэштегом #самообразование — там же вы уже можете найти тьюториал Никиты Рыбина по расчету свойств расплава LiF-NaF-KF.

#самообразование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥7🤓3🆒2🍾1
А мы снова с хорошими новостями

Наши сотрудники совместно с коллабораторами опубликовали результаты расчетов констант скорости термической реакции OH + HBr -> Br + H2O.

В работе были объединены подходы активного обучения потенциалов MTP и временной молекулярной динамики на основе расчета интегралов по траекториям (Ring Polymer Molecular Dynamics, RPMD). Авторами были рассчитаны константы скорости реакции для системы OH + HBr в диапазоне температур 200-500 K — полученные константы находятся в согласии с экспериментальными значениями в рассматриваемом диапазоне температур и более близки к экспериментальным значениям, чем аналогичные величины, рассчитанные на основе метода квази-классических траекторий (quasi-classical trajectories, QCT) для этой же системы.

Мы поздравляем наших коллег с публикацией работы! А прочитать статью и подробнее ознакомиться с результатами можно на архиве.

#публикации
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👏5311
Многие из нас используют python для обработки расчетов, и часто хочется, не выходя из jupyter ноутбука, посмотреть на химическую структуру.

Поэтому мы решили поделиться с вами популярными в нашей лаборатории модулями python для визуализации структур и химических датасетов:

1️⃣ ASE предоставляет возможность визуализировать и редактировать структуры

2️⃣ nglview может использоваться и как отдельный модуль, и как альтернативный визуализатор в ASE
О том, как использовать визуализатор в ASE и nglview можно посмотреть в этом тьюториале.

3️⃣ Сhemiscope представляет собой инструмент для визуализации химических датасетов, делающий акцент на соотнесении структуры с ее совойствами (например, энергией, или структурным дескриптором)

Помимо этого, у знакомых многим Ovito и VMD также есть интерфейс с python, позволяющий использовать большую часть оригинального функционала.

#самообразование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10🤩6🤓31
Сегодня мы хотели бы завершить серию знакомств с нашими новыми членами группы историей Александра Соловых. Саша, будучи студентом физфака МГУ, присоединился к нашей группе в рамках стажировки, где он работает над проектом по моделированию молекулярных кристаллов и предсказанию их стабильности.

Мы приветствуем Сашу в нашей группе и желаем ему успехов! А подробнее про его научную деятельность и путь к нам можно прочитать по ссылке 📎📝

Также если вы или ваши знакомые желают присоединиться к нашей группе или обсудить возможное сотрудничество, пишите Александру Шапееву A.Shapeev@skoltech.ru — давайте делать классные проекты вместе!

#онас
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13👍3🤩32🆒1
Записки умудренного опытом профессора нашей группы:

Почему сложно писать на иностранном языке

Мы, если для нас русский язык родной, прекрасно понимаем разницу между “предположительно” и “предполагается”. Например, когда Вам отдел кадров (или учебная часть) говорит “Предположительно, с сентября у Вас будет ноутбук” - это значит, что скорее всего они вам выдадут ноутбук. Если же они говорят “Предполагается, что с сентября у Вас будет ноутбук” - это значит совсем другое, что они ожидают, что вы будете использовать свой ноутбук. При этом, прилежный иностранец, много лет ходивший на курсы русского языка не будет понимать разницы между этими предложениями, для него “предполагается” и “предположительно” - это одно и то же, значащее, что кто-то это предполагает.

Также и мы, когда учимся писать или говорить на английском - вначале будем совершать такие ошибки - писать текст и узнавать в нем то, что мы хотели сказать, а не то, что этот текст по-настоящему значит. Какой вывод? Надо стараться непредвзято читать то, что вы написали, и нужна вдумчивая практика чтения и аудирования иностранного языка, чтобы понимать разницу подобную разницы между “предположительно, …” и “предполагается, что …”.

Ну и моя попытка написать по-русски так, как некоторые из моих соавторов писали по-английски (см. картинки).

А.В.Шапеев
#английский
🔥20🤓6🤣3👍2💯1👨‍💻1🆒1