2021年10月13日，应我院特聘研究员韩伟教员约请，深势科技开创人兼首席科学家张林峰到访我院，并为各人做了主题为“Learning-assisted modeling for molecular simulation and drug disco三木SEO-very”的陈诉。

持久以来，微不雅标准模仿计较均面对着于“效率”与“精度”之间的衡量弃取，活性药物发明历程中的生物计较也不破例。经由过程“多标准建模+呆板进修+高机能计较”的新范式，能很好地解决微不雅标准工业设计难题，实现效率及精度的同一提高。

本次陈诉起首确定多标准份子建模配景下的若干问题及基在呆板进修（Machine Learning, ML）的计谋。与传统要领比拟，呆板进修可以或许于包管重新算（ab initio）精度的环境下，将份子动力学的计较速率晋升不止五个数目级，同时所需算力及系统的原子数目呈线性依靠瓜葛。随后先容开发的今朝已经被广泛用在份子及质料模仿范畴的配套软件包。末了先容Hermite，这是一个根植在云计较的临床前计较机辅助药物 (Computer Aided Drug Design, CADD) 设计平台，致力在为药物研发事情者提供于CADD中数据、算法、算力三位一体的一站式解决方案。

佳宾简介：

张林峰，2016年本科卒业在北京年夜学元培学院，2020年5月博士卒业在普林斯顿年夜学运用数学系，深势科技开创人兼首席科学家。张林峰与普林斯顿年夜学化学系传授Roberto Car，中国科学院院士鄂维南等一直专注在为电子布局、份子动力学及加强采样开发基在呆板进修的物理模子。他是DeePMD-kit、DeePKS-kit、DP-GEN、rid-kit等风行的基在深度进修的份子模仿开源软件的重要开发者之一，也是DeepModeling 开源社区的重要鞭策者。2020 年，张林峰作为焦点开发者的事情因“于连结重新算精度的条件下经由过程呆板进修将份子动力学的极限提高到 1 亿原子”得到高机能计较范畴最高奖ACM戈登贝尔奖。

作者：张意婷