报告人：王涵 研究员（北京应用物理与计算数学研究所）

报告内容：
在本次报告中，我们首先回顾深度势能方法，介绍其产生的背景，模型构造，同步学习数据生成方法以及成功的应用案例等。作为报告的重点，我们介绍深度势能方法的两个最新工作：预训练模型和长程相互作用模型。深度势能预训练模型引入注意力机制，拟解决超大型数据集上的快速训练和泛化问题。深度势能长程模型拟描述在经典短程相互作用之外对体系性质可能产生决定性影响的静电作用。我们将通过例子说明预训练和长程模型的应用效果。

报告人简介：
王涵，北京应用物理与计算数学研究所研究员，博士生导师。2011年毕业于北京大学数学科学学院，获得理学博士学位；2011至2014年于柏林自由大学数学与计算机学院从事博士后研究。2014年加入北京应用物理与计算数学研究所，任助理研究员，副研究员，研究员。主要研究兴趣为分子动力学模拟中的多尺度建模与计算方法。与合作者发展了基于深度学习的原子间相互作用建模与计算方法，解决了传统方法精度和效率无法两全的困境，将第一原理精度分子动力学模拟规模推进至亿原子量级。

主持人：陈默涵 研究员（北京大学应用物理与技术研究中心）
时 间：2023年3月9日（周四）12:20
地 点：北京大学工学院1号楼210会议室