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机器学习预测分子和材料的电子结构性质 - 刘子腾 | 钰沐菡 公益公开课
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主讲人:刘子腾 南京大学理论与计算化学研究所博士研究生,师从马晶教授。研究兴趣主要包括机器学习方法加速电子结构性质模拟、基于“材料基因组”理念的材料设计、分子聚集体的低激发态理论和熵效应研究等。在npj Computational Materials、Journal of Chemical Information and Modeling、Advanced Materials、Chem等期刊发表论文10余篇,获得国际算法比赛冠军1项,曾在微软亚洲研究院、百度自然语言处理部实习。 发展机器学习算法加速分子和材料在量子化学精度下的电子结构性质的预测对化学和材料创新具有重要意义,如何在小分子数据集上(如分子原子节点数小于29)训练模型实现对大分子(如分子原子节点数大于等于140)的电子结构性质的迁移性预测仍是一个挑战。机器学习方法通常可分为经典的机器学习方法(如支持向量积机、XGBoost等)和深度学习方法(如卷积神经网络、图神经网络等)。二者的区别之一在于经典的机器学习通常需要设计引入“专家知识”特征工程的描述符而深度学习可以自动提取特征。那么,是否有办法将两种机器学习方法结合起来,帮助深度学习方法学到更好的表示(Representaion)呢?针对以上问题,本文发展了通过多任务学习理论将原子对称函数(ACSF)描述符做输出和“多级注意力”相结合的图神经网络新框架,称为DeepMoleNet。该模型可以有效预测覆盖平衡构型的QM9数据集和非平衡数据集MD17、ANI-1ccx数据集包含偶极矩、HOMO和吉布斯自由能等的在DFT、CCSD等多种量子化学精度下的电子结构性质。基于分子原子数小于29的QM9数据集训练的模型,DeepMoleNet在包含具有单态裂分性质分子、生物分子、长低聚物和具有多达140个原子的蛋白结构的热力学和电子结构的性质预测中展现出合理的迁移性。进一步地,我们汇集了羟基磷灰石纳米粒子(HANP)高通量计算数据、HANP实验制备与结构表征、纳米粒子肿瘤抑制性等数据,建立了“抗肿瘤/组织再生性材料数据库” (http://www. webace-i3c.com/ATTRMaterialDatabase/home/home)。基于多源多尺度羟基磷灰石纳米材料数据集,我们将DeepMoleNet迁移到包含约1000个原子的纳米粒子电子结构性质预测,通过高通量自动化实验平台和多尺度(DFT、DFTB和力场方法)的磷灰石材料模拟,进一步探究了材料形貌与表面性质以及抗肿瘤性质之间的关系。通过对不同形貌羟基磷灰石纳米粒子的系统研究,建立纳米粒子形貌与表面能、生物活性等性质的关联,有助于加速纳米生物材料的理性设计与筛选。
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