【化院·学术】 第三十六期“师生面对面”活动成功举办

学术   2024-11-24 20:00   北京  


第三十六期师生面对面

刘剑——AI赋能下的化学新方法


嘉宾介绍


博雅特聘教授,博士生导师,刘剑老师


研究领域:

物理化学, 理论和计算化学, 化学动力学和光谱,量子统计力学, 量子动力学, 光化学。

研究兴趣:

1.量子/经典统计力学

    · 分子动力学路径积分和高效的恒温方法

    · 非绝热系统的分子动力学路径积分

    2.复杂/大系统的量子动力学和光谱学

    · 路径积分Liouville动力学

    · 半经典动力学

    · 量子动力学的相空间表述

    · 基于轨迹的非绝热量子动力学

    3.量子动力学和统计力学的机器学习


Q&A


Q1

您认为理论化学研究内容的前沿和范围大致包括哪些?


A1


理论化学的研究对象常常是复杂化学体系。自量子力学建立以来,理论化学更侧重于发展方法、建立可用的模型。

一般认为理论化学的两个主要问题其中之一是电子结构。目前能够严格解析电子结构的体系很少,仅限于氢原子和一些其他的模型体系。当、面对真实的复杂分子体系时,我们目前基本上是没有严格求解的手段与方法的。1933年诺贝尔物理学奖得主Paul Dirac曾言,“大部分物理学以及整个化学所需的数学理论的基本定律已完全为人们所知,而困难在于这些定律的精确应用会导致方程太过复杂而无法求解。”这也就是说理论化学需要发展近似有效的方法处理复杂原子体系,同时不引入过多的计算。之后的理论化学也确实沿着这样的方向发展。

第二个主要问题是原子核的问题。最早的相关研究可以追溯到七十年代Martin Kurplus对H原子与H2分子发生氢原子交换势能面的量子化学计算。尽管在常温常压的条件下分析化学反应体系使用经典动力学方法和量子力学方法得到的结果差别不大,但是在超低温条件下,某些轻原子的原子核的量子效应变得不可忽视。目前关注的问题之一也就是在原子核的量子效应不可忽视的特殊条件之下,分子体系的谱学、热力学以及动力学效应的研究。

除此之外,目前基于量子力学基本原理的机器学习所取得的成就也是非常有限的,这一领域仍有很多亟待解决的问题。这些工作方向需要更多年轻血液注入。



Q2

很多时候理论化学模拟的都是在极端条件下发生的非常见物质的反应历程,那如何理解进行这种模拟的现实应用意义?

A2


理论化学不局限于研究高压、低温这样的极端反应条件环境,也会进行常温常压下反应特点的研究。很多反应条件是现在的工业或者实验仪器水平难以达到或成本较高的,此时的理论模拟就可以突破实验室操作的局限,成为了更加可选的、经济的方法。

因此,理论与计算化学并非一个补充手段,相反,它可以作为引领研究方向的独立分支。例如计算模拟在生物医药等领域的实际应用就非常突出。当前某些特定领域设备性能和材料发展的局限性决定了在这些领域构建模拟模型是必要的。



Q3

机器学习可以认为是收集大量数据后的多元线性拟合吗?机器学习具体是如何应用到动力学模拟过程的?


A3


机器学习的发展大致可以分为三个模式。首先是第谷模式,也就是大数据,基于数量足够多的数据信息,从而实现端对端的分析。这类研究好比是摘下“低垂的果实”。第二是开普勒模式,是从获得的数据中总结出普适性规律。第三种模式——牛顿模式是更应由理论化学家探索的,也就是要站在一个更高的高度去发现各规律间更加本质与核心的联系,涉及人脑和机械学习的结合。




Q4

您认为决定从事理论与计算化学的同学应该持有何种态度,具备怎样的能力?


A4


其实无论从事何种方向研究,都要有对这个事物持之以恒的热情和爱好。现在不乏有聪明、努力的学生,他们可能可以在任何一种领域的研究中取得成就,但是是否对自己的研究方向产生兴趣才是决定能否保持研究热情与信心的根本因素。



Q5

对于提升相关研究方向必需的数理和信息技术方面的能力,您有什么建议?


A5


互联网时代不管是学习哪方面的内容,都可以通过网络检索到所需的资源,比如说去听相关的线上公开课,系统地学习某一薄弱方面的知识。也要有侧重的学习,比如为了做理论化学研究而无差别地学习全套计算机知识是没有必要的,因为我们更多的是去掌握如何应用相关技能和数理方法。并且在掌握了一些学科基础知识后,可以自行学习一些拓展知识,比如量子场论、复变函数和偏微分方程等数理方法。

对于低年级学生,完善知识储备、了解各个研究方向是更重要的,可以从多听不同组的组会开始,了解相关领域现有的研究角度,找到自己真正感兴趣的方向之后再进行知识广度和深度的强化。




文案 | 李文兰

排版 | 魏兴旭

责任编辑 | 吴锡喆


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