“戈登贝尔”奖获得者开讲：机器学习结合高性能计算给原子尺度模拟带来的机遇和挑战

机器学习结合高性能计算

给原子尺度模拟带来的机遇和挑战

基于经典分子动力学方法和密度泛函理论的原子尺度模拟已得到了广泛应用，但精度和效率不可兼得是本质困难。

本次报告将首先介绍深度势能分子动力学方法结合高性能计算已成为物质模拟的新工具。

其次，在密度泛函理论框架中，可采用深度学习获得更准确的交换关联泛函，从而进行准确高效的第一性原理计算。

最后，建立一套适用于机器学习框架的密度泛函理论程序有利于推动新算法的实现和应用，我将介绍开源软件项目ABACUS的一些最新进展。

深度势能分子动力学

深度学习交换关联泛函

发展国产开源密度泛函软件ABACUS

北京大学工学院特聘研究员、博士生导师。

本科和博士毕业于中国科学技术大学物理系，先后在普林斯顿大学和天普大学从事博士后研究。主要研究兴趣主要为结合物理建模、高性能计算与机器学习，发展原子尺度的微观模拟方法和程序。

获得2020年国际高性能计算领域的最高奖“戈登贝尔奖”，入选“两院院士评选2020年中国十大科技进展新闻”。

获得北京大学博雅青年学者称号。主持国家自然科学基金面上项目和优秀青年基金项目。

「超级云讲堂」由中国计算机学会高性能计算专业委员会指导，北京超级云计算中心主办，是集科研、学术、教育为一体的在线科普、公益直播讲堂。邀请各领域技术大咖、知名学者解读最新、最热科研、科普话题，分享基于云上科研环境的应用经验与成功实践。致力于打造一个易参与、乐分享、勤思考、善实践的科研、科普、学术交流平台，搭建科研、教研工作者与公众的纽带和桥梁，不但注重科学思想的传播，更注重不同领域思想的交叉和碰撞，志在营造多元的、思辨的科学文化交流氛围。

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