|
|
|
|
Прогнозирование электронных и колебательных спектров молекулярных систем с использованием атомистического моделирования (по материалам кандидатской диссертации)
Докладчик(и): Денис Олегович Потапов (МФТИ, AIRI) Дата, время проведения: ЧЕТВЕРГ, 18 июня, 15:00 Адрес: семинар пройдет в формате видеоконференции Подключиться к конференции https://conf.jiht.ru/rooms/evg-6vm-ap7-r1f/join Аннотация Доклад посвящен разработке методов прогнозирования колебательных [1,2] и электронных спектров [3] молекулярных систем на основе сочетания атомистического моделирования с физически обоснованными моделями машинного обучения. Добавление в архитектуру моделей машинного обучения физически информированных данных становится одним из основных направлений улучшения точности и эффективности предсказательных моделей. В работе этот подход развивается и апробируется на молекулярных системах принципиально разной природы и масштаба: от одиночной молекулы в ограниченном объеме [1] до многокомпонентных смесей углеводородов [2]. Применяемые методы включают а) машинно-обучаемые потенциалы межатомного взаимодействия, б) учет квантовых ядерных эффектов в молекулярной динамике для расчета колебательных спектров в низкотемпературной области, в) трехмерные графовые нейронные сети, использующие в качестве входа молекулярные структуры, полученные с учетом эффектов растворителя [3]. Во всех рассмотренных задачах удается достичь высокой точности при оптимизации вычислительных затрат. Теоретические результаты верифицируются прямым сопоставлением с экспериментальными данными ИК-, ТГц- и УФ-видимой спектроскопии. Совокупность результатов демонстрирует, что физически информированные модели машинного обучения образуют единую методологическую основу для предсказания спектральных свойств молекулярных систем в широком диапазоне условий и масштабов. 1. Д. О. Потапов, Н. Д. Кондратюк. Влияние ядерных квантовых эффектов на колебательный спектр и структуру эндофуллерена H2O@C60 // Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики. – 2024. – Т. 119, № 11-12. – С. 897-903.2. D. O. Potapov et al. Characterizing functional group composition of needle coke feedstocks via infrared spectroscopy: Experimental and simulation techniques //Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. – 2026. — DOI: 10.1016/j.saa.2026.128054 3. D. Potapov et al. A conformational benchmark for optical property prediction with solvent-aware graph neural networks //Communications Chemistry. – 2026. – Т. 9, № 136.
|