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28/05/2021 Colóquio (WEBINAR) Ensinando computadores a aprender: redes neurais para entender as propriedades da água - Alexandre Reily Rocha (Instituto de Física Teórica, UNESP)

Título:

Ensinando computadores a aprender: redes neurais para entender as propriedades da água

 

Coloquialista:

Alexandre Reily Rocha (Instituto de Física Teórica, UNESP)

 

Resumo:

A água é, provavelmente, o líquido mais importante para a humanidade. Apesar de sua aparente simplicidade (um constituinte molecular com apenas 3 átomos) é uma substância extremamente difícil de ser modelada do ponto de vista teórico já que há um balanço delicado entre interações fracas e fortes. Isto impede que possamos ter uma visão microscópica completa deste líquido. As técnicas computacionais mais completas são extremamente custosas do ponto de vista computacional e portanto são limitadas a algumas poucas moléculas, e portanto inviáveis para simular líquidos. Mesmo métodos rotineiramente utilizados na química e na física para simular materiais, como a teoria do funcional da densidade não permitem obter a dinâmica deste líquido considerando as dimensões e escalas de tempo necessárias para obter resultados de grandezas físicas que podem ser comparadas aos experimentos. Líquidos são complicados e a água é um dos casos mais extremos.
 

Uma maneira de resolver este problema é ensinar ao computador as propriedades de pequenos fragmentos do sistema e utilizar este treinamento para simular sistemas maiores e por mais tempo. Este processo é a essência do aprendizado de máquina. Neste colóquio irei abordar alguns aspectos de redes neurais aplicadas ao problema de simulação de sistemas quânticos desordenados, como líquidos, e mostrar como isto nos permite obter informações até o momento inacessíveis de maneira acurada por outros métodos.

 

Data, horário e local:

28 de maio de 2021, (sexta-feira) 16h

Ambiente Virtual: Google Meet

 

Segue endereço do Webinar:

https://meet.google.com/nks-ahit-bmt

 

Orientações:

1. Entrar com o microfone desligado.

2. Entrar com o email institucional (@ufpe.br)

 

Clique aqui para o PDF do cartaz com link do canal

Data da última modificação: 26/05/2021, 11:23

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