AMS (Amsterdam Modeling Suite) 是一款适合计算化学初学者、实验工作者入手的专业的材料与化学模拟平台。包含完善、全面的计算模拟方法。原子水平的模拟方法，包括密度泛函、半经验量子化学、力场，以及多种方法结合的多尺度模拟分子动力学（以及基于分子动力学的 FT-IR）、多种蒙特卡洛模拟，以及微观动力学模拟力场、DFTB参数支持自主扩展与优化。友好的图形界面，完成建模、计算、作业管理、结果分析、图谱展示。支持丰富的材料体系与性质分析工具，计算分子与团簇、聚合物、低维材料、框架结构材料、块体材料、宏观流体等多种材料模型，包括电子、结构、化学反应、化学键、谱学、能带、载流子迁移、力学、热力学，以及光的吸收、转换、发射与非线性光学等方面性质。
ReaxFF 模块是基于反应力场的分子动力学、蒙特卡洛方法，广泛用于燃烧、裂解、催化、超临界、电池、电气工程、建材、摩擦、生物药物、钙钛矿、半导体、含能材料、化学气相沉积等领域。机器学习势是最近开始广泛应用于材料、化学领域研究的新方法。M3GNet 因具有极强的普适性而成为其中的佼佼者。AMS 软件已经开发和集成了这些功能模块。
现有 ReaxFF 力场已经涵盖了很多领域，但对某些体系或某些方面的性质，缺乏相关元素或可靠度不足等问题仍然存在。M3GNet 的主要采样来自平衡结构，缺乏化学反应等偏离平衡结构的采样信息。对于特定的体系、问题，有可能需要对力场、势进行优化或从头训练。2024 年 5 月 AMS 中国代理商费米科技邀请荷兰 SCM 公司技术销售代表 Dr. Nicolas Onofrio、开发者 Dr. Paul Spiering，在天津开展为期一天的关于如何使用 AMS 中的 ParAMS 训练 DFTB 参数、ReaxFF 力场，以及机器学习势（尤其是 M3GNet）的培训。
培训场次信息
时间：2024年5月6日（周一） 08:30 – 18:00
地点：天津大学
讲师：Nicolas Onofrio、Paul Spiering
费用：免费（食宿交通自理）
形式：上机为主，请学员自带笔记本电脑及插线板，提供AMS软件试用许可（现场发放）
人数限制：30人，AMS用户优先，满额即止
课程内容概要
ParAMS 优化 DFTB 参数
ParAMS 优化 ReaxFF 力场
ParAMS 优化机器学习势 M3GNet：使用迁移学习来微调通用参数，train committees，以及模型不确定性等问题
自主创建MLP，从目标分子动力学模拟中自动学习
主讲人介绍
Dr. Nicolas Onofrio
SCM 技术销售代表，2023年加入 SCM 。在格勒诺布尔-阿尔卑斯大学获得博士学位，曾任普渡大学客座助理教授和香港理工大学助理教授。一直致力于电子和催化应用的电化学界面模拟相关的各种主题。在 SCM 利用他在原子模拟方面的丰富经验，帮助研究人员充分利用AMS。
Dr. Paul Spiering
SCM 软件开发人员。博士导师 Jörg Meyer，在 Geert Jan Kroes 的理论化学小组，博士研究课题是分子表面反应的非绝热效应模拟，并开发了一种等变张量的机器学习方法。于 2022 年加入 SCM，致力于增强 AMS 的机器学习方面功能的开发。
报名链接
报名请点击下方 阅读原文。
点击“阅读原文”
