Apprentissage automatique pour les systèmes à échelle atomique

Cette séance de cours de l'instructeur fournit un aperçu de l'application de l'apprentissage automatique aux systèmes à l'échelle atomique. En commençant par une introduction historique à la modélisation atomistique, la séance de cours se penche sur la transition entre les descriptions empiriques et quantitatives de la matière. Linstructeur explique les défis de la modélisation de la physique émergente à partir des premiers principes et introduit le concept dutiliser lapprentissage automatique comme un pont pour améliorer la précision dans léchantillonnage des systèmes atomiques. La séance de cours couvre l'importance de la symétrie dans la cartographie des caractéristiques, la construction de caractéristiques symétriques pour les structures atomiques et l'intégration de rotations pour créer des descripteurs invariants en rotation. L'instructeur discute également de l'utilisation de modèles de régression linéaire pour approximer les fonctions d'énergie potentielle, mettant en évidence la convergence de l'apprentissage automatique et des approches inspirées de la physique.