Búsqueda · 19 momentos en 9 episodios
TPMD
Con
0:000:301:001:302:002:303:003:35
Juan Carlos Gil explica cómo la dinámica molecular con potencial profundo (TPMD) combina precisión cuántica y velocidad de la dinámica molecular clásica, permitiendo refinar el método durante la simulación.
…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 para que te dé el potencial en una partícula. Luego, en trabajos posteriores, refinaron el método con lo que llaman aprendizaje activo. El propio sistema durante la simulación, si se da cuenta, haciendo una serie de chequeos, que el potencial profundo que conoce empieza a no representar de forma óptima las configuraciones que le van saliendo en la simulación pues puede calcular esas configuraciones por un DFT chulo, FETEN, e incorporar esos nuevos valores al reentrenar la red e incorporarlo para seguir haciendo la simulación con un potencial refinado. Vale, os he hablado de agua por un poquito y también de simulación, pero todavía necesito introducir otra cosita antes de pasar al artículo, mezclando agua y simulación. ¿Qué modelos de agua se han utilizado para la simulación? Pues el primer modelo moderno…
Significado #1 · Palabras #1
Juan Carlos Gil explica cómo la dinámica molecular con potencial profundo (TPMD) combina precisión cuántica y velocidad de la dinámica molecular clásica, permitiendo refinar el método durante la simulación.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #1 · Palabras #1tpmd combina precisión cuántica velocidadaprendizaje activo refina método simulaciónred profunda calcula potencial partículadft feten optimiza configuraciones simulación…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 para que te dé el potencial en una partícula. Luego, en trabajos posteriores, refinaron el método con lo que llaman aprendizaje activo. El propio sistema durante la simulación, si se da cuenta, haciendo una serie de chequeos, que el potencial profundo que conoce empieza a no representar de forma óptima las configuraciones que le van saliendo en la simulación pues puede calcular esas configuraciones por un DFT chulo, FETEN, e incorporar esos nuevos valores al reentrenar la red e incorporarlo para seguir haciendo la simulación con un potencial refinado. Vale, os he hablado de agua por un poquito y también de simulación, pero todavía necesito introducir otra cosita antes de pasar al artículo, mezclando agua y simulación. ¿Qué modelos de agua se han utilizado para la simulación? Pues el primer modelo moderno…