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Silvana TapiaJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor SocasBorja Tosardinámica molecular en simulaciones carr parrinnellosimulaciones de dinámica molecular aviniciomecanica cuántica y dinámica moleculardinámica molecular avinicio aimdfidelidad cuántica en materia condensadacoste computacional simulación monte carlotécnica 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 GilAIMDDinámica Molecular Avinicioteoría del funcional de la densidad DFTZankDFTMarkovMetrópolissiglo XX
Técnica aimd Carr parrinnello
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.
…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 funcional de la densidad DFT, que es uno de los culpables habituales en teoría 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 #1
Juan Carlos Gil explica el origen y la naturaleza de dos grandes corrientes en la simulación de materia condensada: Monte Carlo y dinámica molecular. Menciona a Markov y al algoritmo de Metrópolis como figuras clave en el desarrollo de la técnica de Monte Carlo.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #15monte carlo y simulación materia condensadaalgoritmo metrópolis en 1953ideas de markov en monte carlo…bola, la profundidad del pozo de potencial para reproducir propiedades experimentales de la sustancia de interés como la densidad, el punto de ebullición o el calor de vaporización, que ha sido una magnitud que se ha utilizado clásicamente muchísimas veces. Bueno, pues eso sería la simulación de forma abstracta, pero a partir de ahí surgen dos grandes corrientes en cuanto a la simulación de materia condensada, Monte Carlo y dinámica molecular La técnica de Monte Carlo nace con las ideas de Markov a principios del siglo XX y se formalizó en 1953 con el famoso, para los que lo conocemos, algoritmo de Metrópolis En Mortecarlo no se simula el movimiento real de las partículas, sino que se explora el espacio De fases del modelo que estemos considerando mediante movimientos aleatorios, es gracioso, de ahí el nombre, de las partículas. Se mueve una partícula al azar y entonces ese movimiento se acepta o no se acepta con una propiedad dada por el factor de Boltzmann…
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 #1dinámica molecular en simulaciones carr parrinnellosimulaciones de dinámica molecular aviniciomecanica cuántica y dinámica moleculardinámica molecular avinicio aimdfidelidad cuántica en materia condensadacoste computacional simulación monte carlotécnica 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…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 funcional de la densidad DFT, que es uno de los culpables habituales en teoría 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…