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Séance de cours

Champs de force apprises par la machine pour la simulation moléculaire

Dans cours

ChE-605: AI in chemistry and beyond: Highlights in the field

Should have expertise in chemistry, physics or lite and material sciences. Although a very good knowledge in Al-based algorithms is required to fully understand the technical details, a basic knowledge is sufficient to understand the potential of these met ...

Description

Cette séance de cours porte sur le développement et l'application de champs de force appris par la machine pour la simulation moléculaire, en mettant l'accent sur des méthodes d'apprentissage supervisées pour prédire l'énergie et les forces dans la chimie quantique. Il traite également du compromis vitesse-exactitude dans les simulations de chimie quantique et de la solution de l'équation électronique Schrödinger à l'aide de techniques d'apprentissage automatique.

Enseignant·e

Philippe Schwaller

Source officielle

Concepts associés (32)

Prédiction de la structure des protéines

La prédiction de la structure des protéines est l'inférence de la structure tridimensionnelle des protéines à partir de leur séquences d'acides aminés, c'est-à-dire la prédiction de leur pliage et de leur structures secondaire et tertiaire à partir de leur structure primaire. La prédiction de la structure est fondamentalement différente du problème inverse de la conception des protéines. Elle est l'un des objectifs les plus importants poursuivis par la bioinformatique et la chimie théorique.

Protein function prediction

Protein function prediction methods are techniques that bioinformatics researchers use to assign biological or biochemical roles to proteins. These proteins are usually ones that are poorly studied or predicted based on genomic sequence data. These predictions are often driven by data-intensive computational procedures. Information may come from nucleic acid sequence homology, gene expression profiles, protein domain structures, text mining of publications, phylogenetic profiles, phenotypic profiles, and protein-protein interaction.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.

Protein–protein interaction prediction

Protein–protein interaction prediction is a field combining bioinformatics and structural biology in an attempt to identify and catalog physical interactions between pairs or groups of proteins. Understanding protein–protein interactions is important for the investigation of intracellular signaling pathways, modelling of protein complex structures and for gaining insights into various biochemical processes.

Chimie quantique

La chimie quantique est une branche de la chimie théorique qui applique la mécanique quantique aux systèmes moléculaires pour étudier les processus et les propriétés chimiques. Le comportement électronique et nucléaire des molécules étant responsable des propriétés chimiques, il ne peut être décrit adéquatement qu'à partir de l'équation du mouvement quantique (équation de Schrödinger) et des autres postulats fondamentaux de la mécanique quantique. Cette nécessité a motivé le développement de concepts (notamment orbitale moléculaire.

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Séances de cours associées (31)

Simulations de dynamique moléculaire

Explore les surfaces d'énergie potentielles dans les simulations de dynamique moléculaire et l'utilisation de méthodes mécaniques quantiques / moléculaires mixtes.

Chimie générale avancée I

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Aperçu de l'apprentissage supervisé

Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Science axée sur les données : méthodologie MODNet

Explore la méthodologie MODNet pour les prévisions des biens matériels, en mettant l'accent sur la sélection des caractéristiques et l'apprentissage supervisé.

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Explore le biais inductif de différentes méthodes d'apprentissage supervisé non linéaires et les défis de l'accordage hyperparamétrique.

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