崔剛龍老師 J. Phys. Chem. Lett. 文章介紹
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的非絕熱動(dòng)力學(xué)研究
機(jī)器學(xué)習(xí)由于其巨大的應(yīng)用前景已經(jīng)得到各個(gè)行業(yè)的高度關(guān)注, 已經(jīng)滲透到了人們生活的方方面面。該方法在化學(xué)領(lǐng)域也取得了重要的發(fā)展，被用于指導(dǎo)有機(jī)合成、搜尋功能材料、發(fā)展理論方法等，其中利用大數(shù)據(jù)“學(xué)習(xí)”化學(xué)、生物和材料體系的勢(shì)能面信息來(lái)進(jìn)行多尺度的分子動(dòng)力學(xué)模擬是目前的研究熱點(diǎn)之一。前期的理論工作主要集中于“訓(xùn)練”單一勢(shì)能面并用于絕熱動(dòng)力學(xué)模擬，而對(duì)多態(tài)耦合的勢(shì)能面及其在非絕熱動(dòng)力學(xué)中的研究則少有報(bào)道，特別是針對(duì)勢(shì)能面交叉區(qū)域的復(fù)雜勢(shì)能面的機(jī)器學(xué)習(xí)未見(jiàn)報(bào)道。
最近，化學(xué)學(xué)院崔剛龍老師利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法首次精確重現(xiàn)了多原子分子體系基態(tài)和激發(fā)態(tài)的勢(shì)能面及其交叉區(qū)域的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并利用所得到的多態(tài)勢(shì)能面進(jìn)行了非絕熱動(dòng)力學(xué)模擬?；谏疃葘W(xué)習(xí)的非絕熱動(dòng)力學(xué)模擬在降低計(jì)算量的同時(shí)，給出了和從頭算級(jí)別非絕熱動(dòng)力學(xué)模擬近乎一樣的動(dòng)力學(xué)結(jié)果。結(jié)果表明深度學(xué)習(xí)方法可以足夠準(zhǔn)確地重復(fù)復(fù)雜的多態(tài)勢(shì)能面的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，可用于研究復(fù)雜的光物理和光化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)的研究。
相關(guān)成果近期發(fā)表于《The Journal of Physical Chemistry Letters》：Deep Learning for? Nonadiabatic Excited-State Dynamics（DOI: 10.1021/acs.jpclett.8b03026）。北京師范大學(xué)化學(xué)學(xué)院為第一單位、陳文愷博士研究生為該工作的第一作者。該工作得到國(guó)家自然科學(xué)優(yōu)秀青年基金資助和中央高?；究蒲谢鹳Y助。
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