西交利物浦大学吴正浩教授应邀作《机器学习辅助的高分子多尺度分子动力学模拟方法开发》专题讲座
2024年11月13日，西交利物浦大学(Xi’an Jiaotong-Liverpool University)吴正浩教授受微纳高分子与界面科学课题组邀请，到浙江理工大学化学与化工学院、浙江省高分子材料表界面科学重点实验室进行学术交流，并在浙江理工大学下沙校区19-531多功能厅作题为《机器学习辅助的高分子多尺度分子动力学模拟方法开发》专题讲座。课题组及学院相关专业师生积极参与本次学术讲座。
吴正浩教授介绍了传统的多尺度模型在处理复杂化学空间和大规模系统时，往往面临计算效率、精度和可转移性的多重挑战。引入机器学习技术能够显著提升多尺度分子动力学模型的性能，使其在模拟复杂高分子体系时更加高效和准确。吴教授从两个方面介绍近期他们在机器学习辅助的高分子多尺度分子动力学模拟方法开发的工作:1、从电子结构计算出发，构建具有高化学可转移性的机器学习原子间势能函数，以第一性原理的精度，加速大规模分子动力学模拟，从而精准预测广泛化学空间下有机液体的热力学和动力学性质;2、从全原子模型出发，基于自动微分技术，开发了可微分粗粒化方法。与传统粗粒化方法相比，可微分粗粒化方法能够高效构建具有热力学条件可转移性的高分子精准粗粒化模型。机器学习技术的引入，不仅提高了多尺度分子动力学模拟的计算效率，还增强了模型的预测能力。
在最后的讨论环节，学院及课题组师生与吴正浩教授就相关问题积极交流探讨，收获颇丰。
吴教授简介：吴正浩，西交利物浦大学化学系助理教授。2017年毕业于苏州大学化学与材料化工学部，获学士学位。2018年毕业于美国阿克伦大学高分子工程系，获硕士学位。2018年至2021年在德国达姆施塔特工业大学攻读博士学位。2021-2023年于美国西北大学进行博士后训练。研究兴趣为开发数据驱动和基于理论的多尺度分子模拟方法，特别是大分子(例如蛋白质和聚合物)，以解决现实世界的可持续与健康问题，例如大分子药物的发现与应用和可持续塑料的设计与开发等。
