【预告】2020 DEEP POTENTIAL DEVELOPER TRAINING WORKSHOP

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以深度学习为代表的机器学习方法在经典力场开发中的应用为发展高效精确的分子动力学方法带来了新机遇和新思路。DeePMD-kit和DP-GEN是围绕Deep Potential Molecularr Dynamics（DeePMD，深度势能分子动力学）开发的开源科学软件包。发布以来，在凝聚态物理、化学物理、功能材料理性设计、生物物理、药物分子设计等领域均得到应用。本次会议将重点关注深度势能分子动力学的基础理论、软件架构、技术路线图、开源开发以及力场的开发、共享和管理。我们将邀请深度势能开发团队的核心成员，对DeePMD-kit和DP-GEN进行深度解析，为对开发、拓展深度势能分子动力学方法有兴趣的青年科研工作者提供交流机会。本次线上会议不收取注册费。

此会议由西湖大学主办，于2020年11月6日8:30开始，连续两天，授权蔻享学术进行网络直播。

本次研讨会将聚焦以下内容：

Fundamentals of Deep Potential Molecular Dynamics
深度势能分子动力学的基本理论

General structure of DeepMD-kit and DP-GEN suite of codes
DeepMD-kit 和 DP-GEN 的代码架构

Practices for developing with DP and integrating external packages
DeePMD-kit开发指南及与第三方软件的集成

Force field development
力场开发

DPMD on high-performance supercomputers & clouds
DeePMD-kit在高性能计算机及云计算的开发及优化

直播日程

Day1

08:20 – 08:30

Opening Remarks 

– Jing Huang 黄晶

【Fundamentals of Deep Potential Molecular Dynamics】 

08:30 – 09:10

Molecular Simulation with the Deep Potential Method

– Roberto Car

09:15 – 09:55

Machine Learning and Physical Modeling 

– Weinan E 鄂维南

 【General structure of Deep Potential Suite of Codes】

10:00 – 10:40

DeePMD-kit: methodology and implementation 

– Han Wang 王涵

10:45 – 11:04

Development and Application of DP and Integrating External Packages 

– Jinzhe Zeng 曾晋哲

11:04 – 11:25

OpenMM Plugin for Deep Potential based Force Field Models 

– Ye Ding 丁野

11:25 – 11:45

Adaptive coupling of deep potential to a classical force field 

– Ping Tuo 拓娉

【DP-GEN, DPLibrary, and Force Field Development】 

14:00 – 14:40

DP Library: why do we need it and how do we do it? 

– Linfeng Zhang 张林峰

14:45 – 15:05

Constructing a DP model for a ternary alloy: DP-GEN on Al-Cu-Mg 

– Wanrun Jiang 姜万润

15:05 – 15:25

Deep Learning of Accurate Interatomic Force Field of Hafnium Oxides 

– Jing Wu 武静

15:25 – 15:45

Combustion simulation with DeePMD and DP-GEN 

– Tong Zhu 朱通

15:45 – 16:05

Neural Network Potentials for Rare Events: DP-GEN Combined with Enhanced Sampling 

– Manyi Yang 杨满意

Day2

 【DPMD on HPC & Clouds】

08:30 – 09:10

hpc +DeePMD: pushing the limit of molecular dynamics with ab initio accuracy to 100 million atoms 

– Weile Jia 贾伟乐

09:15 – 09:35

Boosting the efficiency of deep potential molecular dynamics by replacing neural network inference with tabulation 

– Denghui Lu 路登辉

09:35 – 09:55

The development of DeePMD-kit and DP-GEN on cloud 

– Yang Zhang 张阳

 【Applications and Extensions】

10:00 – 10:20

A comprehensive data-driven approach towards chemically accurate density functional theory 

– Yixiao Chen 陈一潇

10:25 – 11:05

Force Field Development, Before and After Machine Learning 

– Shi Liu 刘仕

特邀报告

Roberto Car	Princeton University
Weinan E（鄂维南）	Princeton University
Tuo Ping（拓娉）	University of Science and Technology of China
Weile Jia（贾伟乐）	University of California, Berkley
Denghui Lu （路登辉）	Peking University
Manyi Yang（杨满意）	ETH Lugano
Yang Zhang（张阳）	BIBDR
Jinzhe Zeng（曾晋哲）	Rutgers University
Han Wang（王涵）	Institute of Applied Physics and Computational Mathematics
Linfeng Zhang（张林峰）	BIBDR
Jing Huang（黄晶）	Westlake University
Shi Liu（刘仕）	Westlake University

组织者

编辑：王茹茹

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