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Silvana TapiaJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor SocasBorja Tosartécnica aimd carr parrinnellomonte carlo polielectrolitos 500 partículassimulación dinámica molecular vinicio décadasestaciones de trabajo década 1980simulación materia condensada 2018red neuronal profunda imita dftcarr y parrinello simulación cuánticaCarrParrinelloMonte CarloJuan Carlos GilAIMDZankDFTDinámica Molecular Avinicio
Carr
Con
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Juan Carlos Gil reflexiona sobre su experiencia doctoral en la década de 1980, recordando cómo la técnica AIMD desarrollada por Carr y Parrinello era inalcanzable para su grupo debido a sus altos requerimientos computacionales.
…cuántica Con AIMD podemos, por tanto, simular la materia condensada con fidelidad cuántica, si se quiere, pero con un coste computacional desorbitado Entre mil y cien mil veces más que una simulación equivalente por Monte Carlo o por dinámica molecular Yo empecé la tesis en 1987 y por supuesto en mi grupo conocimos rápidamente los trabajos de Carr y Parrinello Pero su técnica estaba total, absoluta y demencialmente fuera de nuestro alcance En mi tesis hice Monte Carlo de polielectrolitos e iones con unas 500 partículas aproximadamente y cada simulación me llevaba un par de días en las estaciones de trabajo a las que teníamos acceso en la época. Si hubiese, un par de días, una simulación, si hubiese intentando hacer aquello por dinámica molecular a Vinicio me habría llevado mil o cien mil veces más, es decir, cada simulación décadas, decenas de años y entonces estaría todavía empezando mi tesis, en fin, sería muy práctico. Bueno, pues recientemente, y pasan ahora otros 40 años, en 2018 se ha producido una nueva revolución en esto de la simulación por ordenador de materia condensada. Zank, Carr, el mismo Carr de antes, el de Carr y Parrinello, y otros autores mostraron que podemos entrenar una red neuronal profunda para imitar la superficie de energía real cuántica dada por la DFT en lugar de tener que calcular la DFT completa en cada paso de la simulación. Vamos, yo me quedé de piedra, ultra ingenioso, así nace. La dinámica molecular con potencial profundo, TPMD, que combina las mejores cosas de ambos mundos: la precisión cuántica por una parte y la velocidad de la dinámica molecular clásica. Solo tienes que consultar la red profunda en cada paso de la simulación…
Significado #1 · Palabras #9
Juan Carlos Gil explica cómo funciona la dinámica molecular en pocas frases y luego introduce un avance significativo realizado en 1985 por Carr y Parrinello.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #4 · Palabras #4dinámica molecular en simulaciones carr parrinnellosimulaciones de dinámica molecular aviniciomecanica cuántica y dinámica molecular…se aplica la segunda ley de Newton para obtener las aceleraciones y se integran las ecuaciones del movimiento con esas aceleraciones con un paso de tiempo pequeñito para ir actualizando posiciones, vibraciones, etcétera, velocidades de todas las partículas. Eso es la dinámica molecular en ocho frases. Bueno, pues en 1985, han pasado 40 años desde las primeras simulaciones de dinámica molecular, Carr y Parrinello dieron un salto enorme a esto de la simulación por ordenador al unir la dinámica molecular con la mecánica cuántica. Crearon lo que se llama Dinámica Molecular Avinicio, A-I. -M-D, donde las fuerzas ya no vienen de un potencial artificial que hay que parametrizar, sino de resolver cuánticamente las nubes de electrones del sistema en cada paso de la simulación En particular, el método este de Cariparrinello usa la teoría del…
Juan Carlos Gil reflexiona sobre su experiencia doctoral en la década de 1980, recordando cómo la técnica AIMD desarrollada por Carr y Parrinello era inalcanzable para su grupo debido a sus altos requerimientos computacionales.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #1 · Palabras #9técnica aimd carr parrinnellomonte carlo polielectrolitos 500 partículassimulación dinámica molecular vinicio décadasestaciones de trabajo década 1980simulación materia condensada 2018red neuronal profunda imita dftcarr y parrinello simulación cuántica…cuántica Con AIMD podemos, por tanto, simular la materia condensada con fidelidad cuántica, si se quiere, pero con un coste computacional desorbitado Entre mil y cien mil veces más que una simulación equivalente por Monte Carlo o por dinámica molecular Yo empecé la tesis en 1987 y por supuesto en mi grupo conocimos rápidamente los trabajos de Carr y Parrinello Pero su técnica estaba total, absoluta y demencialmente fuera de nuestro alcance En mi tesis hice Monte Carlo de polielectrolitos e iones con unas 500 partículas aproximadamente y cada simulación me llevaba un par de días en las estaciones de trabajo a las que teníamos acceso en la época. Si hubiese, un par de días, una simulación, si hubiese intentando hacer aquello por dinámica molecular a Vinicio me habría llevado mil o cien mil veces más, es decir, cada simulación décadas, decenas de años y entonces estaría todavía empezando mi tesis, en fin, sería muy práctico. Bueno, pues recientemente, y pasan ahora otros 40 años, en 2018 se ha producido una nueva revolución en esto de la simulación por ordenador de materia condensada. Zank, Carr, el mismo Carr de antes, el de Carr y Parrinello, y otros autores mostraron que podemos entrenar una red neuronal profunda para imitar la superficie de energía real cuántica dada por la DFT en lugar de tener que calcular la DFT completa en cada paso de la simulación. Vamos, yo me quedé de piedra, ultra ingenioso, así nace. La dinámica molecular con potencial profundo, TPMD, que combina las mejores cosas de ambos mundos: la precisión cuántica por una parte y la velocidad de la dinámica molecular clásica. Solo tienes que consultar la red profunda en cada paso de la simulación…