Искусственный интеллект в химии и материаловедении

Курс предполагает лекции и практические работы, позволяющие закрепить полученные знания как посредством совместного рассмотрения программного кода с преподавателями, так и самостоятельной реализации алгоритмов, предназначенных для решения актуальных задач, относящихся к тематике курса: прогнозированию свойств химических соединений, оптимизации молекулярной геометрии, дизайну новых соединений.

 

Для успешного прохождения курса, требуются знания в областях:

• основ неорганической и органической химии на уровне понятий о молекулярной и кристаллической структурах;
• линейной алгебры и дифференциальных уравнений, на уровне матричных и векторных операций, а также дифференцирования и интегрирования простых функций;
• основ программирования на уровне понятий об объявлении/использовании переменных, функций и массивов данных.

 

По итогам прохождения курса слушатели приобретут:

• базовые знания об использовании языка Python для анализа данных, а также общие представления об оптимизации программного кода и использовании графических ускорителей для работы с большими объемами вычислений;
• понимание особенностей работы с химическими данными и знания о химических дескрипторах, используемых для описания как молекулярной, так и кристаллических структур;
• знания о современных методах машинного обучения; глобальной оптимизации и генерации, а также о различных архитектурах нейронных сетей, используемых в химии и материаловедении;
• самостоятельно написанные программы, предназначенные для обучения и использования предиктивных и генеративных моделей, работающих с химическими данными.

 

Артём Александрович Митрофанов

• Образование

  Факультет наук о материалах
  Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

• Специализация

  Машинное обучение в химии, Квантовая химия, Радиохимия

Артем Анатольевич Елисеев

• Образование

  Факультет наук о материалах
  Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

• Специализация

  Материаловедение, вычислительная химия твердого тела, разработка ПО

Кирилл Викторович Карпов

• Образование

  Физический факультет
  Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

• Специализация

  Машинное обучение в химии, хемоинформатика, вычислительная химия

Вадим Викторович Королев

• Образование

  Химический факультет
  Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

• Специализация

  Коллоидная химия, машинное обучение в химии, материаловедение

Занятия проводятся на Химическом факультете

Формат проведения: офлайн

В программе курса 22 занятия (54 ак. часа): 8 лекций, 9 семинаров и 5 практикумов

Старт курса: с 7 сентября по четвергам с 12:30 до 14:05 в 559 аудитории второго ГУМа, 

по пятницам (четные недели) с 10:45 до 12:20 в 219 аудитории лабораторного корпуса Б.

Записаться на курс и задать вопросы можно по почте: aeliseev@inorg.chem.msu.ru (Артем Анатольевич Елисеев)

Страница курса на teach-in: https://teach-in.ru/course/ai-in-chemistry-and-materials-science/lecture

 

Для успешного прохождения курса, требуются знания в областях:

• базовой неорганической и органической химии на уровне понятий о молекулярной и кристаллической структурах;
• линейной алгебры и дифференциальных уравнений на уровне матричных и векторных операций, а также дифференцирования и интегрирования простых функций;
• основ программирования на уровне понятий об объявлении/использовании переменных, функций и массивов данных.