【学术报告】Diffusion Models on Sampling Rare Events 扩散模型在采样稀有事件中的应用
日期:2024-07-08 阅读:824

主题:Diffusion Models on Sampling Rare Events 扩散模型在采样稀有事件中的应用

报告人:段辰儒 博士

时间:2024年7月8日 (周一) 16:00~17:00

地点:霞光楼220会议室

邀请人:张万斌 教授

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摘要:过渡态(TS)搜索在化学中对于阐明反应机理和探索反应网络至关重要。然而由于势能面的复杂度很高,准确的三维TS结构的搜索需要大量量子化学(如DFT)计算。在此,我们开发了一种面向对象的SE(3)等变扩散模型,OA-ReactDiff。该模型满足所有生成化学反应结构集(即反应物、TS和产物)的物理对称性约束。在给定反应物和产物的情况下,该模型在6秒钟内即可生成TS结构,而通常的行量子化学优化则需要几个小时。OA-ReactDiff生成的TS结构与真实TS相比达到0.08 Å的结构中位均方根偏差。通过用于不确定性量化的置信评分模型,我们仅对最具挑战性的14%的化学反应进行量子化学优化就达到了预估反应能垒所需的准确度(1.6 kcal/mol)。OA-ReactDiff将极大加速构建未知机理的大型反应网络的过程。

 

简介:段辰儒于2022年在麻省理工学院(MIT)Heather Kulik教授组获得化学博士学位,他的研究重点是将机器学习决策模型整合到高通量计算中,以加速化学发现。毕业后,他在微软担任研究科学家,为工业界开发机器学习和计算化学解决方案。在业余时间,他致力于创建和壮大AI4Science社区,是ICML和NeurIPS上AI4Science系列研讨会的组织者。近期,段博士创立深度原理科技,以AI决策模型重构催化材料设计,AI解锁未来。

 



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