Семинар является платформой научного обмена между российскими учеными и посвящен обзору использования методов вычислительной химии, машинного обучения и искусственного интеллекта для исследования структурных, физико-химических и биологических свойств различных молекулярных систем.
20 сентября 2023
г. Иваново, ДЦ Парус
чл.-корр. РАН, сооснователь научный руководитель Синтелли
Изучение химического пространства с помощью машинного обучения
заведующий лабораторией компьютерного синтеза химических соединений ИХР РАН, профессор Сколтеха
Дизайн новых материалов для промышленности на основе высших боридов вольфрама
доцент Сколтеха
Методы хемоинформатики на основе сжатого зондирования и обнаружения подгрупп для дизайна функциональных материалов из первых принципов
заведующий лабораторией компьютерного дизайна материалов МФТИ
Разработка моделей состав-свойство и структура-свойство для поиска новых материалов с уникальными свойствами
заведующий группой теоретической химии ИОХ РАН
Моделирование в химии: от QSAR до квантовой химии
ведущий научный сотрудник ИХР РАН
Моделирование и прогноз активности бордипирринов как фотосенсибилизаторов генерации синглетного кислорода
старший научный сотрудник ИХР РАН
Использование методов машинного обучения в химии красителей
старший научный сотрудник ИХР РАН
Прогнозирующее моделирование физико-химических свойств и ионности ионных жидкостей для виртуального скрининга новых электролитов
старший научный сотрудник ИГХТУ
Прогнозирование констант протонирования гидразонов и оснований Шиффа, производных некоторых ароматических альдегидов
младший научный сотрудник ИХР РАН
Использование методов машинного обучения для предсказания выхода продукта реакций
аспирант Сколтеха
Исследование каталитической активности WB(5-x) методами компьютерного моделирования
аспирант Сколтеха
Machine learning driven method for simulating of mechanical properties of single- and polycrystalline solids
Открытие
Изучение химического пространства с помощью машинного обучения (Федоров М.В.)
Дизайн новых материалов для промышленности на основе высших боридов вольфрама (Квашнин А.Г.)
Методы хемоинформатики на основе сжатого зондирования и обнаружения подгрупп для дизайна функциональных материалов из первых принципов (Левченко С.В.)
Исследование каталитической активности WB(5-x) методами компьютерного моделирования (Радина А.Д.)
Моделирование и прогноз активности бордипирринов как фотосенсибилизаторов генерации синглетного кислорода (Телегин Ф.Ю.)
Кофе
Разработка моделей состав-свойство и структура-свойство для поиска новых материалов с уникальными свойствами (Круглов И.А.)
Моделирование в химии: от QSAR до квантовой химии (Медведев М.Г.)
Использование методов машинного обучения в химии красителей (Ксенофонтов А.А.)
Прогнозирующее моделирование физико-химических свойств и ионности ионных жидкостей для виртуального скрининга новых электролитов (Макаров Д.М.)
Использование методов машинного обучения для предсказания выхода продукта реакций (Луканов М.М.)
Прогнозирование констант протонирования гидразонов и оснований Шиффа, производных некоторых ароматических альдегидов (Гамов Г.А.)
Machine learning driven method for simulating of mechanical properties of single- and polycrystalline solids (Jalolov F.)
Подведение итогов