Вакансия!
Автор известной многим программы Chemcraft ищет помощников для внедрения в программе научного функционала. Ниже его объявление:
Ищутся знатоки квантовой механики для помощи в развитии Chemcraft. Оплату предлагаю 50 000р при работе на четверть ставки (возможно и больше смогу вас загрузить, до 200 000р при работе на полную ставку). Направления работы могут быть разные:
1) Мне кажется перспективным направлением расчёт масс спектров через энергии связи в молекуле (чем прочнее связь, тем хуже она рвётся, и соответственно тем меньше интенсивность пика в масс спектре для осколочного иона). Сейчас для моделирования масс спектров используют программу QCxMS, но мне очень интересно было бы узнать, насколько большую ошибку в её расчёты вносит то, что она основывается на ньютоновской, а не на квантовой механике для динамики ядер (BOMD);
2) Было бы хорошо внедрить в Chemcraft хоть какие-то квантовохимические расчёты, если не DFT то хотя бы HF, и тогда возможно я смогу их хорошо соптимизировать, поскольку у меня большой опыт всевозможной оптимизации (если кто заметил, в Chemcraft не используется аппаратное ускорение для графики);
3) Можно также реализовать полуэмпирику, и тогда я буду думать над таким функционалом: можно ли провести высокоуровневый расчёт, по его результатам подогнать параметры полуэмпирического функционала, и этим подогнанным функционалом посчитать систему большего размера, для которой исходный высокоуровневый расчёт слишком дорогостоящий;
4) Если уж эти варианты не получатся, можно попробовать хотя бы реализовать описанное в п.3 для молекулярной механики.
Может показаться странным что я предлагаю такие разные задачи, но дело в том, что во первых мне хочется поскорее защитить докторскую, во-вторых я очень интересуюсь интерпретациями квантовой механики и хочу это изучать. Соответственно для меня научная работа, связанная с квантовой механикой, является самоцелью, и я не буду зацикливаться на том, много ли денег мне это принесёт. И здесь я подаю ещё одно объявление - ищется человек, который сможет меня просто консультировать по квантовой механике и теоретической квантовой химии (понятно объяснять такие вещи, как например чем многодетерминантные методы отличаются от однодетерминантных).
Писать предложения на этот адрес: support[одомашненный волк]chemcraftprog.com
Автор известной многим программы Chemcraft ищет помощников для внедрения в программе научного функционала. Ниже его объявление:
Ищутся знатоки квантовой механики для помощи в развитии Chemcraft. Оплату предлагаю 50 000р при работе на четверть ставки (возможно и больше смогу вас загрузить, до 200 000р при работе на полную ставку). Направления работы могут быть разные:
1) Мне кажется перспективным направлением расчёт масс спектров через энергии связи в молекуле (чем прочнее связь, тем хуже она рвётся, и соответственно тем меньше интенсивность пика в масс спектре для осколочного иона). Сейчас для моделирования масс спектров используют программу QCxMS, но мне очень интересно было бы узнать, насколько большую ошибку в её расчёты вносит то, что она основывается на ньютоновской, а не на квантовой механике для динамики ядер (BOMD);
2) Было бы хорошо внедрить в Chemcraft хоть какие-то квантовохимические расчёты, если не DFT то хотя бы HF, и тогда возможно я смогу их хорошо соптимизировать, поскольку у меня большой опыт всевозможной оптимизации (если кто заметил, в Chemcraft не используется аппаратное ускорение для графики);
3) Можно также реализовать полуэмпирику, и тогда я буду думать над таким функционалом: можно ли провести высокоуровневый расчёт, по его результатам подогнать параметры полуэмпирического функционала, и этим подогнанным функционалом посчитать систему большего размера, для которой исходный высокоуровневый расчёт слишком дорогостоящий;
4) Если уж эти варианты не получатся, можно попробовать хотя бы реализовать описанное в п.3 для молекулярной механики.
Может показаться странным что я предлагаю такие разные задачи, но дело в том, что во первых мне хочется поскорее защитить докторскую, во-вторых я очень интересуюсь интерпретациями квантовой механики и хочу это изучать. Соответственно для меня научная работа, связанная с квантовой механикой, является самоцелью, и я не буду зацикливаться на том, много ли денег мне это принесёт. И здесь я подаю ещё одно объявление - ищется человек, который сможет меня просто консультировать по квантовой механике и теоретической квантовой химии (понятно объяснять такие вещи, как например чем многодетерминантные методы отличаются от однодетерминантных).
Писать предложения на этот адрес: support[одомашненный волк]chemcraftprog.com
❤12🥰3👎1
Вода — очень странная. Как известно, губит людей не пиво, губит людей вода, вода имеет менее плотную кристаллическую структуру, чем жидкость, максимальная плотность жидкой воды достигается при 4°C, и т.д. и т.п.
И вот нормального понимания в чём причина всего этого сыр-бора у нас до сих пор нету. Есть куча молекулярных симуляций, которые позволяют воспроизвести любое свойство (при наличие достаточно большой числодробилки), есть куча полу-рукомахательных моделей, а ещё куча псевдонаучных спекуляций, по типу фильма Первого Канала, который мы не будем называть.
И вот, ВНЕЗАПНО, на arXiv-е появилась микроскопическая статистически-физическая моделька, котороая (почти нахаляву) и из очень понятных термодинамических соображений позволяет получить все эти свойства. Основывается она на том, что в воде есть четыре основных микроскопических мотива, между которыми можно осуществлять переходы, и вся жидкость представляет из себя сборище таких микроскопических компонент.
И, судя по графикам и картинкам, оно работает, что прям удивительно, учитывая, что модель не выглядит чересчур заумной.
Короче, несмотря на то, что статья пока не отрецензирована и нигде не опубликована, наверное на неё всё же стоит обратить внимание. Препринт доступен на arXiv:
"Statistical mechanical theory of liquid water"
Lakshmanji Verma, Ken A. Dill
arXiv:2505.02826 [cond-mat.stat-mech]
https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.02826
Приятного прочтения!
И вот нормального понимания в чём причина всего этого сыр-бора у нас до сих пор нету. Есть куча молекулярных симуляций, которые позволяют воспроизвести любое свойство (при наличие достаточно большой числодробилки), есть куча полу-рукомахательных моделей, а ещё куча псевдонаучных спекуляций, по типу фильма Первого Канала, который мы не будем называть.
И вот, ВНЕЗАПНО, на arXiv-е появилась микроскопическая статистически-физическая моделька, котороая (почти нахаляву) и из очень понятных термодинамических соображений позволяет получить все эти свойства. Основывается она на том, что в воде есть четыре основных микроскопических мотива, между которыми можно осуществлять переходы, и вся жидкость представляет из себя сборище таких микроскопических компонент.
И, судя по графикам и картинкам, оно работает, что прям удивительно, учитывая, что модель не выглядит чересчур заумной.
Короче, несмотря на то, что статья пока не отрецензирована и нигде не опубликована, наверное на неё всё же стоит обратить внимание. Препринт доступен на arXiv:
"Statistical mechanical theory of liquid water"
Lakshmanji Verma, Ken A. Dill
arXiv:2505.02826 [cond-mat.stat-mech]
https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.02826
Приятного прочтения!
🔥22❤7👍5
А мы начинаем ещё один открытый научный проект. Больше деталей по ссылке:
https://telegra.ph/Otkrytyj-nauchnyj-proekt-po-cvetam-atomov-05-23
https://telegra.ph/Otkrytyj-nauchnyj-proekt-po-cvetam-atomov-05-23
Telegraph
Открытый научный проект по цветам атомов!
D T Какого цвета атомы? А вот никто не знает, у нас до сих пор нет одного хорошо разработанного цветового решения для атомов. Вот, в качестве примера молекула 2-хлор-1,1-дифторэтилена в разных популярных молекулярных визуализаторах:
👍12
Forwarded from Ксения/Виолетта/Жозефина
🚨 УНИКАЛЬНЫЙ ОТКРЫТЫЙ ПРОЕКТ — ЦВЕТА АТОМОВ! 🚨
🔬 DFT? Уже не модно. Настоящие учёные настраивают ПАЛИТРУ МИРА! 🎨
💥 ЦВЕТА АТОМОВ — ПОЛНАЯ НЕИЗВЕСТНОСТЬ!
Сколько лет прошло, а у нас всё ещё нет адекватной цветовой схемы атомов 😱
Визуализаторы тупят, молекулы страдают, люди путают углерод с фосфором на белом фоне…
💭 Но один учёный услышал голос таракана в голове:
И мы не можем его игнорировать больше 😤
🎯 ЦЕЛЬ — собрать интернациональный мозговой штурм и:
1. Вывести идеальную палитру атомов
2. Оптимизировать по базе соединений (PubChem, NIST, etc.)
3. Внедрить алгоритм 🧠💻
4. Учитывать дальтонизм, фоны, и ночной режим
5. Протестировать схему → устроить голосование
6. Сделать и ЧБ-версию (для олдов и принтеров)
8. Написать 🔥СТАТЬЮ🔥, которую примет топ-журнал
9. ???
10. PROFIT!!!
👨🔬🧑💻 Нам нужны:
– Математики 🤓
– Программисты 💻
– Химики 🧪
– Хемоинформатики 📊
– Социологи и цветоаналитики 🎨
– Люди с глазами
🌍 Российскую аффилиацию, увы, указать не получится, но ты можешь вписаться как независимый гений.
📲 Пиши в ЛС в Telegram или VK!
Только вместе мы сделаем атомы… красивыми.
🔗 Стартуем СЕЙЧАС: @quant_chem_and_stuff
#цветаатомов #sciencegang #визуализация_на_максималках #молекулы_тоже_хотят_быть_красивыми 💅
🔬 DFT? Уже не модно. Настоящие учёные настраивают ПАЛИТРУ МИРА! 🎨
💥 ЦВЕТА АТОМОВ — ПОЛНАЯ НЕИЗВЕСТНОСТЬ!
Сколько лет прошло, а у нас всё ещё нет адекватной цветовой схемы атомов 😱
Визуализаторы тупят, молекулы страдают, люди путают углерод с фосфором на белом фоне…
💭 Но один учёный услышал голос таракана в голове:
Нужна новая цветовая схема... НУЖНА!
И мы не можем его игнорировать больше 😤
🎯 ЦЕЛЬ — собрать интернациональный мозговой штурм и:
1. Вывести идеальную палитру атомов
2. Оптимизировать по базе соединений (PubChem, NIST, etc.)
3. Внедрить алгоритм 🧠💻
4. Учитывать дальтонизм, фоны, и ночной режим
5. Протестировать схему → устроить голосование
6. Сделать и ЧБ-версию (для олдов и принтеров)
8. Написать 🔥СТАТЬЮ🔥, которую примет топ-журнал
9. ???
10. PROFIT!!!
👨🔬🧑💻 Нам нужны:
– Математики 🤓
– Программисты 💻
– Химики 🧪
– Хемоинформатики 📊
– Социологи и цветоаналитики 🎨
– Люди с глазами
🌍 Российскую аффилиацию, увы, указать не получится, но ты можешь вписаться как независимый гений.
📲 Пиши в ЛС в Telegram или VK!
Только вместе мы сделаем атомы… красивыми.
🔗 Стартуем СЕЙЧАС: @quant_chem_and_stuff
#цветаатомов #sciencegang #визуализация_на_максималках #молекулы_тоже_хотят_быть_красивыми 💅
Хабр
Какого цвета атомы?
В этой статье мы обсудим какие бывают цветовые схемы для атомов, дальтонизм, цветовую модель RGB в контексте Python-а. А в конце мы попробуем сделать собственную цветовую схему для атомов первого и...
❤16🔥10😁1🤔1
Forwarded from Lithium Fallen
🔧 All Practical Strategies to Design Active Spaces in CASSCF-like Computations (works for general ROHF or GVB as well)
🧠 1. Intuitive / Guess-Based Approaches
1.1 Random or Atomic Guess
Use atomic orbitals or random MO guesses — viable only if you're feeling lucky or probing qualitative behavior.
🧮 2. Canonical Orbital-Based Approaches
2.1 HF or DFT Canonical Orbitals
Start directly from canonical MOs obtained from Hartree-Fock or KS-DFT. Common and simple, but will not represent correlation well.
📡 3. Excited-State-Oriented Approaches
3.1 TDDFT / RPA / CIS Canonical Orbitals (Qualitative Inference)
Use the orbital contributions to excited configurations to guide active space selection.
3.2 TDDFT / RPA / CIS Natural Transition Orbitals (NTOs)
Derive NTOs from the excitation analysis to include key orbitals responsible for transitions.
3.3 TDDFT / RPA / CIS + (D) or Double Hybrid Natural Orbitals
Incorporate perturbative corrections or double-hybrid TDDFT to obtain improved natural orbitals.
🔁 4. Correlated Wavefunction-Based Orbitals
4.1 MP2 / CCSD / CISD Natural Orbitals
Generate NOs from correlated density matrices. Can be unrelaxed or relaxed 1-rDM.
4.2 Orbital-Optimized MP2/CCD (OO-MP2 / OO-CCD)
Use orbitals optimized with respect to correlation energy — particularly useful for strongly correlated ground states.
🔥 5. Finite-Temperature & Entropy-Based Approaches
5.1 Finite-Temperature DFT / FOD (Fractional Occupation Density)
Identify frontier (quasi-degenerate) orbitals via entropy-driven metrics. Popular in open-shell systems.
5.2 FT-DFT + ICE-CI (MY SUPER Technique, THE BEST TECHNIQUE)
Combine FT-DFT with ICE-CI to construct and refine large active spaces efficiently.
🧼 6. Virtual Orbital Cleaning & Localization
6.1 VVOs, ACAVOs, MVOQs
Virtual-Valence Orbitals, Approximate Correlation-Adapted Virtual Orbitals, and MVOQ (idk about this acronym. Modified Virtual Orbitals Q? It's IVOs!) help in trimming and cleaning virtual space.
6.2 Localization Techniques (e.g., Boys, Pipek-Mezey)
Aid in spatial separation of orbitals and better visualization of chemically relevant orbitals.
🧬 7. Chemical & Bonding Insight-Based Approaches
7.1 Natural Bond Orbitals (NBOs)
Use chemically intuitive bonding/antibonding orbitals for constructing valence space.
7.2 AVAS (Atomic Valence Active Space)
Construct an active space from projections onto selected atomic valence orbitals — good starting point for metal complexes.
🧱 8. Large-Space and Approximate Correlation
8.1 Limited Excitation MCSCF / DMRG / ICE-CI
Use a very large orbital window but restrict excitations (e.g., up to 2-3) to extract dominant configurations. DMRG/ICE-CI can efficiently process large spaces.
🧬 9. Post-HF/MR Correlation-Based Approaches
9.1 Natural Orbitals from MRCI on HF/DFT with Virtual Optimization (e.g., MVOQs)
Combine improved virtual orbitals with MRCI to extract better active-space candidates.
9.2 Natural Orbitals from MRPT2 (e.g., CASPT2, NEVPT2)
Construct NOs using the relaxed 1-rDM from PT2 on top of a CAS reference. Helps balance static + dynamic correlation.
🔀 10. Spin-Flip and Block-Correlation-Based Methods
10.1 SF-GASCI / SF-ORMAS Natural Orbitals
Spin-flip CI or ORMAS-derived NOs are ideal for diradicals, triradicals, and other multiconfigurational spin systems.
🤝 11. Partner-Orbital Concepts
11.1 Partner Molecular Orbitals (PMOs)
Construct bonding-antibonding pairs, especially useful for expanding existing active spaces while preserving locality or chemical meaning.
🧠 1. Intuitive / Guess-Based Approaches
1.1 Random or Atomic Guess
Use atomic orbitals or random MO guesses — viable only if you're feeling lucky or probing qualitative behavior.
🧮 2. Canonical Orbital-Based Approaches
2.1 HF or DFT Canonical Orbitals
Start directly from canonical MOs obtained from Hartree-Fock or KS-DFT. Common and simple, but will not represent correlation well.
📡 3. Excited-State-Oriented Approaches
3.1 TDDFT / RPA / CIS Canonical Orbitals (Qualitative Inference)
Use the orbital contributions to excited configurations to guide active space selection.
3.2 TDDFT / RPA / CIS Natural Transition Orbitals (NTOs)
Derive NTOs from the excitation analysis to include key orbitals responsible for transitions.
3.3 TDDFT / RPA / CIS + (D) or Double Hybrid Natural Orbitals
Incorporate perturbative corrections or double-hybrid TDDFT to obtain improved natural orbitals.
🔁 4. Correlated Wavefunction-Based Orbitals
4.1 MP2 / CCSD / CISD Natural Orbitals
Generate NOs from correlated density matrices. Can be unrelaxed or relaxed 1-rDM.
4.2 Orbital-Optimized MP2/CCD (OO-MP2 / OO-CCD)
Use orbitals optimized with respect to correlation energy — particularly useful for strongly correlated ground states.
🔥 5. Finite-Temperature & Entropy-Based Approaches
5.1 Finite-Temperature DFT / FOD (Fractional Occupation Density)
Identify frontier (quasi-degenerate) orbitals via entropy-driven metrics. Popular in open-shell systems.
5.2 FT-DFT + ICE-CI (MY SUPER Technique, THE BEST TECHNIQUE)
Combine FT-DFT with ICE-CI to construct and refine large active spaces efficiently.
🧼 6. Virtual Orbital Cleaning & Localization
6.1 VVOs, ACAVOs, MVOQs
Virtual-Valence Orbitals, Approximate Correlation-Adapted Virtual Orbitals, and MVOQ (idk about this acronym. Modified Virtual Orbitals Q? It's IVOs!) help in trimming and cleaning virtual space.
6.2 Localization Techniques (e.g., Boys, Pipek-Mezey)
Aid in spatial separation of orbitals and better visualization of chemically relevant orbitals.
🧬 7. Chemical & Bonding Insight-Based Approaches
7.1 Natural Bond Orbitals (NBOs)
Use chemically intuitive bonding/antibonding orbitals for constructing valence space.
7.2 AVAS (Atomic Valence Active Space)
Construct an active space from projections onto selected atomic valence orbitals — good starting point for metal complexes.
🧱 8. Large-Space and Approximate Correlation
8.1 Limited Excitation MCSCF / DMRG / ICE-CI
Use a very large orbital window but restrict excitations (e.g., up to 2-3) to extract dominant configurations. DMRG/ICE-CI can efficiently process large spaces.
🧬 9. Post-HF/MR Correlation-Based Approaches
9.1 Natural Orbitals from MRCI on HF/DFT with Virtual Optimization (e.g., MVOQs)
Combine improved virtual orbitals with MRCI to extract better active-space candidates.
9.2 Natural Orbitals from MRPT2 (e.g., CASPT2, NEVPT2)
Construct NOs using the relaxed 1-rDM from PT2 on top of a CAS reference. Helps balance static + dynamic correlation.
🔀 10. Spin-Flip and Block-Correlation-Based Methods
10.1 SF-GASCI / SF-ORMAS Natural Orbitals
Spin-flip CI or ORMAS-derived NOs are ideal for diradicals, triradicals, and other multiconfigurational spin systems.
🤝 11. Partner-Orbital Concepts
11.1 Partner Molecular Orbitals (PMOs)
Construct bonding-antibonding pairs, especially useful for expanding existing active spaces while preserving locality or chemical meaning.
❤7🔥4
Forwarded from T-Invariant
Путин подписал закон о контроле ФСБ за научными организациями.
В частности, служба будет контролировать взаимодействие российских научных организаций с иностранными структурами. Документ предполагает, что ФСБ будет следить за сотрудничеством ученых как с физическими, так и с юридическими иностранными лицами.
НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ ПРОИЗВЕДЕН, РАСПРОСТРАНЕН И НАПРАВЛЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ T-INVARIANT, ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА T-INVARIANT. 18+
Ранее опрошенные T-Invariant ученые отмечали, что законопроект сформулирован настолько размыто, что может спровоцировать новую волну преследований в научном сообществе, как это было, например, со специалистами, работающими с гиперзвуком. Необходимость согласовывать все международные контакты с ФСБ «только усилит чувство страха», предупреждал экономист, приглашенный исследователь Центра Дэвиса Гарвардского университета Андрей Яковлев. «Количество зарубежных публикаций упадет в разы. Люди сами не захотят иметь научные связи с иностранцами», — говорил он.
Подробный разбор законопроекта читайте в T-invariant (без VPN).
В частности, служба будет контролировать взаимодействие российских научных организаций с иностранными структурами. Документ предполагает, что ФСБ будет следить за сотрудничеством ученых как с физическими, так и с юридическими иностранными лицами.
НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ ПРОИЗВЕДЕН, РАСПРОСТРАНЕН И НАПРАВЛЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ T-INVARIANT, ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА T-INVARIANT. 18+
Ранее опрошенные T-Invariant ученые отмечали, что законопроект сформулирован настолько размыто, что может спровоцировать новую волну преследований в научном сообществе, как это было, например, со специалистами, работающими с гиперзвуком. Необходимость согласовывать все международные контакты с ФСБ «только усилит чувство страха», предупреждал экономист, приглашенный исследователь Центра Дэвиса Гарвардского университета Андрей Яковлев. «Количество зарубежных публикаций упадет в разы. Люди сами не захотят иметь научные связи с иностранцами», — говорил он.
Подробный разбор законопроекта читайте в T-invariant (без VPN).
Т-инвариант / T-invariant
НИОКРотимые бойцы: у ФСБ появятся свои «госуслуги» для контроля за учёными - Т-инвариант / T-invariant
Законопроект о контроле ФСБ за международным сотрудничеством учёных нужен Минобрнауки и РАН гораздо больше, чем самой спецслужбе. Но при разработке документа никто не учёл, какие большие ресурсы понадобятся для создания и поддержки «госуслуг для контроля…
😡12😢6❤1😁1
Сегодня у нас не совсем обычная статья, уже достаточно старая и известная, но всё ещё очень полезная для молодых и начинающих учёных. Название её говорит само за себя (в переводе): "Как выбрать хорошую научную проблему" от молекулярного биолога Ури Алона из Вайцмана. Опубликована статья была ещё в 2009 в журнале Molecular Cell, но до сих пор не потеряла своей актуальности. Так что вот:
"How To Choose a Good Scientific Problem"
Alon, Uri //
Molecular Cell, Volume 35, Issue 6, 726 - 728 (2009).
DOI: 10.1016/j.molcel.2009.09.013
Статья в открытом доступе, так что приятного прочтения!
"How To Choose a Good Scientific Problem"
Alon, Uri //
Molecular Cell, Volume 35, Issue 6, 726 - 728 (2009).
DOI: 10.1016/j.molcel.2009.09.013
Статья в открытом доступе, так что приятного прочтения!
🔥14❤4
Какие есть хорошие функционалы DFT? Ну B3LYP, PBE0, TPSS, ωB97XD... А как насчёт нового обменно-корреляционного функционала от мелкомягких исследователей из Microsoft Research? Свежевышедшая статья о функционале Skala представляет из себя подход подгонометрии на максималках: то самое неизвестное обменно-корреляционное искалось при помощи машинного обучения, за счёт чего получаются, судя по статье, весьма неплохие результаты.
На сайте Microsoft опубликован пресс-релиз (даже с видюшками) и также сам препринт статьи:
Но для полноты картины есть препринт и на архиве:
Accurate and scalable exchange-correlation with deep learning
arXiv:2506.14665
Приятного прочтения!
На сайте Microsoft опубликован пресс-релиз (даже с видюшками) и также сам препринт статьи:
Но для полноты картины есть препринт и на архиве:
Accurate and scalable exchange-correlation with deep learning
arXiv:2506.14665
Приятного прочтения!
👍15😱8🔥2🥴1
В журнале Journal of Computational Chemistry наконец вышла наша статья об анализе масс-спектров. Всё, что вы хотели знать о методах молекулярно-динамического предсказания масс-спектров, новый алгоритм анализа экспериментальных спектров по базам данных, а также программная реализация всего этого с небольшой скомпиллированной базой данных не очень приятных веществ, обо всём об этом можно почитать здесь:
"Simplistic Software for Analyzing Mass Spectra and a Mixed Experimental-Theoretical Database for Identifying Poisonous and Explosive Substances"
Journal of Computational Chemistry 46, no. 17 (2025): e70148,
https://doi.org/10.1002/jcc.70148.
Статья в открытом доступе :)
"Simplistic Software for Analyzing Mass Spectra and a Mixed Experimental-Theoretical Database for Identifying Poisonous and Explosive Substances"
Journal of Computational Chemistry 46, no. 17 (2025): e70148,
https://doi.org/10.1002/jcc.70148.
Статья в открытом доступе :)
❤15🔥8👍1
На Хабре вышла пара статей от Константина Ушенина (AIRI) про то, как они используют машинное обучение для химических задач.
1. Глубокое обучение для квантовой химии. Часть I. Основы
2. Глубокое обучение для квантовой химии. Часть II. Предсказание электронной плотности
Приятного прочтения!
1. Глубокое обучение для квантовой химии. Часть I. Основы
2. Глубокое обучение для квантовой химии. Часть II. Предсказание электронной плотности
Приятного прочтения!
❤25🔥1🥰1
Открыта PhD позиция в группе ISE профессора Евгения Пидько в Техническом Университета г. Дэльфт. Требуются люди, которым интересна химия и катализ, их понимание и ими управление.
Ссылка на вакансию здесь:
https://careers.tudelft.nl/job/Delft-PhD-Position-Computational-Modeling-and-In-Silico-Design-of-Dynamic-Hydrogenation-Catalysis-2628-CD/824314602/
В описании деталей больше про позицию и процедуру подачи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10
Каждый мужчина человек каждый день должен хоть раз подумать про молекулярные колебания. К сожалению, мысли редко выходят за рамки гармонического приближения, ибо мало кто видел как и где оно ломается. Причин две: мало кто смотрит настолько детально, и мало кто ожилает, что оно сломается вообще. Поэтому часто вопрос о применимости модели нормальных колебаний для описания движений в молекулах может поставить людей в неловкое положение: как бы оно и понятно, что есть ангармонизм, а что из этого следует — не очень понятно.
Тем не менее, негармонические молекулярные системы очень широко распространены и исследуются много-много лет. И одним из важных исследователей в этой области является техасский профессор Джаан Лээйн (Jaan Laane). Не так давно в журнале Molecules вышел его обзор на тему нежёстких молекул и ангармонических низкочастотных колебаний. Много примеров, подробные объяснения, методы решения таких задач и много-много молекул и поверхностей потенциальной энергии.
Ocola, E.J.; Laane, J.
Beyond the Harmonic Oscillator; Highlights of Selected Studies of Vibrational Potential Energy Functions.
Molecules 2025, 30, 1492.
DOI: 10.3390/molecules30071492
Приятного прочтения!
Тем не менее, негармонические молекулярные системы очень широко распространены и исследуются много-много лет. И одним из важных исследователей в этой области является техасский профессор Джаан Лээйн (Jaan Laane). Не так давно в журнале Molecules вышел его обзор на тему нежёстких молекул и ангармонических низкочастотных колебаний. Много примеров, подробные объяснения, методы решения таких задач и много-много молекул и поверхностей потенциальной энергии.
Ocola, E.J.; Laane, J.
Beyond the Harmonic Oscillator; Highlights of Selected Studies of Vibrational Potential Energy Functions.
Molecules 2025, 30, 1492.
DOI: 10.3390/molecules30071492
Приятного прочтения!
🔥27👍1
На днях в журнале Computational and Theoretical Chemistry вышла статья о применении машинного обучения для расчёта термодинамики химических реакций с участием кремнийорганических соединений (поиск переходных состояний, оценка свободной энергии и теплового эффекта) 📈.
В статье автор из Института неорганической химии имени А. В. Николаева СО РАН (Новосибирск) сравнивает результаты полученные стандартными квантово-химическими методами и программой MLAtom, подходы которой основаны на delta-learning обучении. Оба подхода сравниваются с очень мощным методом DLPNO-CCSD(T1) по качеству и скорости расчётов. 📊
Итак, статья:
P.A. Martynenko
Comparison of quantum chemical approach and mixed approach using AI in study of reactions involving silanediamides
Computational and Theoretical Chemistry (2025), V.1252, p. 115348
DOI: 10.1016/j.comptc.2025.115348
Приятного прочтения!
P.S. Автор исследования пишет: "С такими простыми задачами как молекулярный расчёт (для систем, содержащих лёгкие атомы) энергий и предсказание термодинамики, ЭСП, ИК спектров ИИ🤖 справляется очень быстро и качественно. С каждым днем методики совершенствуются, точность и скорость нейронок увеличиваются и мысль о том, что скоро квантовая химия станет пережитком прошлого навязчиво не покидает разум😵"
В статье автор из Института неорганической химии имени А. В. Николаева СО РАН (Новосибирск) сравнивает результаты полученные стандартными квантово-химическими методами и программой MLAtom, подходы которой основаны на delta-learning обучении. Оба подхода сравниваются с очень мощным методом DLPNO-CCSD(T1) по качеству и скорости расчётов. 📊
Итак, статья:
P.A. Martynenko
Comparison of quantum chemical approach and mixed approach using AI in study of reactions involving silanediamides
Computational and Theoretical Chemistry (2025), V.1252, p. 115348
DOI: 10.1016/j.comptc.2025.115348
Приятного прочтения!
P.S. Автор исследования пишет: "С такими простыми задачами как молекулярный расчёт (для систем, содержащих лёгкие атомы) энергий и предсказание термодинамики, ЭСП, ИК спектров ИИ🤖 справляется очень быстро и качественно. С каждым днем методики совершенствуются, точность и скорость нейронок увеличиваются и мысль о том, что скоро квантовая химия станет пережитком прошлого навязчиво не покидает разум😵"
😁13🌚5❤2🦄2🔥1🤮1💅1
Немного научпопа о радиации, её влиянии на жизнь молекул, и на то, как эффекты можно изучать при помощи самых современных приборов:
Linda Young: Upgraded X-ray Laser Science: Radiation Effects
https://youtu.be/RO_33DNze4Y?si=t4DFZQYXzDFe-Npq
Linda Young: Upgraded X-ray Laser Science: Radiation Effects
https://youtu.be/RO_33DNze4Y?si=t4DFZQYXzDFe-Npq
YouTube
Upgraded X-ray Laser Science: Radiation Effects
SLAC is home to the world’s most advanced X-ray laser, and following its recent upgrades, scientists are now able to see how molecules move and change at sma...
🔥3❤2
Пришло время и нам обзавестись мерчом😁 правда, специфическим и специфично😜
Итак, значки/брелки для ключей с уравнением Шрёдингера, оформленным под коммунистическую стилистику. Выполнены из полилактида, окрашены вручную (поэтому отстойно). Но в целом, по фиговому исполнению вполне похожи на некоторую продукцию времён СССР (здесь должен быть анекдот про советскую летающую жужалку). Естественно, как в коммунизме, значки тоже будут бесплатные, так что, кто хочет, может получить даром (то есть просто так). Но есть подвох: ни доставки, ни пересылки нет (ибо дорого, а у коммунистов жалких капиталистических бумажек нет). Так что пути получения придумывайте сами 😆
P.S. желающим можно прислать stl-файл для того, чтобы пиратски распечатать значок на своём 3D-принтере.
Итак, значки/брелки для ключей с уравнением Шрёдингера, оформленным под коммунистическую стилистику. Выполнены из полилактида, окрашены вручную (поэтому отстойно). Но в целом, по фиговому исполнению вполне похожи на некоторую продукцию времён СССР (здесь должен быть анекдот про советскую летающую жужалку). Естественно, как в коммунизме, значки тоже будут бесплатные, так что, кто хочет, может получить даром (то есть просто так). Но есть подвох: ни доставки, ни пересылки нет (ибо дорого, а у коммунистов жалких капиталистических бумажек нет). Так что пути получения придумывайте сами 😆
P.S. желающим можно прислать stl-файл для того, чтобы пиратски распечатать значок на своём 3D-принтере.
😁17🔥7❤🔥5❤1🤯1
Как ни откроешь научную статью, так видишь всякий забугорный квантово-химический софт: вечнозелёная ORCA, ведро с гайками GAMESS US, БГмерзкий Gaussian, и прочие заморские нескрепные программы.
А хочется своего, родного, пропахшего свежераскуренным ладаном и берёзовым соком... И, к счастью, давным-давно, в подвалах(на самом деле нет, но всё же) Химфака МГУ сумрачный гений Дмитрия Николаевича Лайкова создал сверхбыстрый и свехстабильный квантово-химический код, названный незатейлево, но очень сильно: "Природа!" От одного только произнесения сего названия от данного программного пакета уже веет свежестью и новизной. И без шуток, это один из наиболее быстрых и крутых квантово-химических пакетов, с абсолютно уникальными фичами, типа MP4, CCSD и той же уникальной полуэмпирики QM.
К сожалению, мало кто знает где можно скачать этот прекрасный код. Но сейчас мы откроем тайну! Найти Природу можно по следующей ссылке:
https://rad.chem.msu.ru/~laikov/p_w/
Статью же, по которой можно ознакомиться с основными особенностями этого пакета, а также которую надо цитировать при использовании, можно найти по следующим выходным параметрам:
Laikov, D.N., Ustynyuk, Y.A.
PRIRODA-04: a quantum-chemical program suite. New possibilities in the study of molecular systems with the application of parallel computing.
Russ Chem Bull 54, 820–826 (2005).
https://doi.org/10.1007/s11172-005-0329-x
Приятного использования!
P.S. Уважайте Природу, мать вашу!
А хочется своего, родного, пропахшего свежераскуренным ладаном и берёзовым соком... И, к счастью, давным-давно, в подвалах
К сожалению, мало кто знает где можно скачать этот прекрасный код. Но сейчас мы откроем тайну! Найти Природу можно по следующей ссылке:
https://rad.chem.msu.ru/~laikov/p_w/
Статью же, по которой можно ознакомиться с основными особенностями этого пакета, а также которую надо цитировать при использовании, можно найти по следующим выходным параметрам:
Laikov, D.N., Ustynyuk, Y.A.
PRIRODA-04: a quantum-chemical program suite. New possibilities in the study of molecular systems with the application of parallel computing.
Russ Chem Bull 54, 820–826 (2005).
https://doi.org/10.1007/s11172-005-0329-x
Приятного использования!
P.S. Уважайте Природу, мать вашу!
❤33🔥1👏1
Методы теории функционала плотности — чрезвычайно распространённый инструмент из арсенала квантовой химии. Разработка новых обменно-корреляционных функционалов, ключевого элемента теории, не прекращается и по сей день. Как правило, построение новых функционалов требует подбора параметров функционала, и этот процесс можно ускорить градиентными методами оптимизации, что требует вычисления производных энергии по этим параметрам. В недавних работах, опирающихся на машинное обучение при разработке новых функционалов, вычисление необходимых производных выполнялось посредством автоматического дифференцирования. В свежеопубликованной работе Евгения Кадиленко из Института химической кинетики и горения им В. В. Воеводского СО РАН показано значительное ускорение расчета этих производных с использованием теоремы Гельмана-Фейнмана по сравнению с методом автоматического дифференцирования.
Итак, статья:
The Power of Hellmann–Feynman Theorem: Kohn–Sham DFT Energy Derivatives with Respect to the Parameters of the Exchange-Correlation Functional at Linear Cost
J. Phys. Chem. A 2025 (in press)
https://doi.org/10.1021/acs.jpca.5c01771
Приятного прочтения!
Итак, статья:
The Power of Hellmann–Feynman Theorem: Kohn–Sham DFT Energy Derivatives with Respect to the Parameters of the Exchange-Correlation Functional at Linear Cost
J. Phys. Chem. A 2025 (in press)
https://doi.org/10.1021/acs.jpca.5c01771
Приятного прочтения!
❤15👍3🔥2🥰1
Искусственный интеллект (ИИ) уже прочно стал частью нашей повседневной жизни, став кому-то верным помощником, кому-то другом, а кому-то даже заменил отсутствующий интеллект естественный.
Но тем не менее надёжного и неглючащего помощника (ко-пилота) для квантово-химических расчётов пока не было... пока не вышла Aitomia из группы профессора Павло Драля (Сямэньский университет, Китай). На ChemRxiv вышел препринт соответствующей статьи:
Aitomia: Your Intelligent Assistant for AI-Driven Atomistic and Quantum Chemical Simulations
Jinming Hu,1 Hassan Nawaz, Yuting Rui, Lijie Chi, Arif Ullah, and
Pavlo O. Dral
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-gnf13-v2
Сама Aitomia доступна для тестов на её сайте:
https://aitomistic.xyz
Приятного прочтения и изучения!
Но тем не менее надёжного и неглючащего помощника (ко-пилота) для квантово-химических расчётов пока не было... пока не вышла Aitomia из группы профессора Павло Драля (Сямэньский университет, Китай). На ChemRxiv вышел препринт соответствующей статьи:
Aitomia: Your Intelligent Assistant for AI-Driven Atomistic and Quantum Chemical Simulations
Jinming Hu,1 Hassan Nawaz, Yuting Rui, Lijie Chi, Arif Ullah, and
Pavlo O. Dral
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-gnf13-v2
Сама Aitomia доступна для тестов на её сайте:
https://aitomistic.xyz
Приятного прочтения и изучения!
🤯16❤5🔥5👍1
Хотите усилить научный бэкграунд востребованными IT-компетенциями и открыть двери в IT-индустрию? Магистерская программа КФУ «Хемоинформатика и молекулярное моделирование» дает идеальную основу для плавного перехода в высокотехнологичные сферы, сохраняя ценность ваших знаний в химии или биологии.
Почему программа — ваш лучший старт в IT и науке будущего?
🔬 Уникальный синтез знаний:
14 лет экспертизы, 67 успешных выпускников.
Главное отличие: Готовим разработчиков алгоритмов и ПО (Python, Linux, ML) для химии/биологии, а не пользователей софта. Это ключевой навык для IT!
Современный стек: Фундаментальные дисциплины (квантовая химия, мол. динамика, хемоинформатика) + актуальные IT-технологии (машинное/глубокое обучение, биоинформатика, Big Data).
Практика от экспертов: Преподаватели с опытом в R&D проектах для науки и индустрии.
Бесплатно: 10 бюджетных мест.
🌍 Карьера: Наука, Фарма, IT — выбор за вами:
Выпускники успешно строят карьеру:
В IT: → Разработчик научного ПО (Python) → Data Scientist (Chemistry/Biology) → Специалист по ML/AI для наук о жизни → Инженер по вычислительным методам.
В Фарме: → Специалист CADD (компьютерный дизайн лекарств) → Биоинформатик → Аналитик химических данных.
В Науке: → Исследователь (мол. моделирование, дизайн материалов) → Кандидат в аспирантуру (РФ/зарубежье).
Чему вы научитесь за 2 года (очно):
➡️ Профессионально программировать на Python: ООП, научные библиотеки (NumPy, Pandas, Scikit-learn), веб-инструменты (Flask/Django опционально), работа в Linux.
➡️ Владеть методами Data Science & ML: Предсказание свойств веществ, анализ "структура-активность", обработка больших химических/биомедицинских данных.
➡️ Применять молекулярное моделирование: Квантово-химические расчеты, молекулярная динамика — для задач дизайна лекарств/материалов.
➡️ Разрабатывать и внедрять собственные вычислительные решения.
➡️ Говорить на языке IT-команд: Понимание жизненного цикла ПО, DevOps-практик (Git, CI/CD, Docker).
Это для вас, если вы:
Бакалавр или специалист (химия, биология, химтехнология) с интересом к IT и желанием расширить карьерные горизонты.
Хотите сохранить связь с естественными науками, но получить конкурентные IT-навыки (разработка, Data Science, ML).
Ищете структурированный путь перехода в IT-сектор с уникальной специализацией.
Готовы учиться программированию с нуля — мы научим!
🚀 Получите мощный гибридный профиль: Глубокие научные знания + Профессиональные IT-навыки. Станьте незаменимым специалистом на стыке дисциплин.
⏰ Дедлайн подачи документов: 11 августа 2025 года.
Сделайте шаг к карьере в науке, фарме или IT с бесплатной магистратурой КФУ!
➡️ Узнать подробнее про магистратуру:
master.cimm.site
➡️ Подать заявку онлайн:
https://admissions.kpfu.ru/#offset-registration
➡️ Контакты:
Email: [email protected]
Валентина Афонина (TG/VK @valiaafo)
Тимур Гимадиев (Руководитель программы, VK @id1212412)
#Хемоинформатика #МолекулярноеМоделирование #КФУ #ХимияПлюсIT #ПереходВIT #DataScience #Bioinformatics #РазработкаПО #Python #MachineLearning #БюджетнаяМагистратура #КарьераВНауке #Магистратура
Почему программа — ваш лучший старт в IT и науке будущего?
🔬 Уникальный синтез знаний:
14 лет экспертизы, 67 успешных выпускников.
Главное отличие: Готовим разработчиков алгоритмов и ПО (Python, Linux, ML) для химии/биологии, а не пользователей софта. Это ключевой навык для IT!
Современный стек: Фундаментальные дисциплины (квантовая химия, мол. динамика, хемоинформатика) + актуальные IT-технологии (машинное/глубокое обучение, биоинформатика, Big Data).
Практика от экспертов: Преподаватели с опытом в R&D проектах для науки и индустрии.
Бесплатно: 10 бюджетных мест.
🌍 Карьера: Наука, Фарма, IT — выбор за вами:
Выпускники успешно строят карьеру:
В IT: → Разработчик научного ПО (Python) → Data Scientist (Chemistry/Biology) → Специалист по ML/AI для наук о жизни → Инженер по вычислительным методам.
В Фарме: → Специалист CADD (компьютерный дизайн лекарств) → Биоинформатик → Аналитик химических данных.
В Науке: → Исследователь (мол. моделирование, дизайн материалов) → Кандидат в аспирантуру (РФ/зарубежье).
Чему вы научитесь за 2 года (очно):
➡️ Профессионально программировать на Python: ООП, научные библиотеки (NumPy, Pandas, Scikit-learn), веб-инструменты (Flask/Django опционально), работа в Linux.
➡️ Владеть методами Data Science & ML: Предсказание свойств веществ, анализ "структура-активность", обработка больших химических/биомедицинских данных.
➡️ Применять молекулярное моделирование: Квантово-химические расчеты, молекулярная динамика — для задач дизайна лекарств/материалов.
➡️ Разрабатывать и внедрять собственные вычислительные решения.
➡️ Говорить на языке IT-команд: Понимание жизненного цикла ПО, DevOps-практик (Git, CI/CD, Docker).
Это для вас, если вы:
Бакалавр или специалист (химия, биология, химтехнология) с интересом к IT и желанием расширить карьерные горизонты.
Хотите сохранить связь с естественными науками, но получить конкурентные IT-навыки (разработка, Data Science, ML).
Ищете структурированный путь перехода в IT-сектор с уникальной специализацией.
Готовы учиться программированию с нуля — мы научим!
🚀 Получите мощный гибридный профиль: Глубокие научные знания + Профессиональные IT-навыки. Станьте незаменимым специалистом на стыке дисциплин.
⏰ Дедлайн подачи документов: 11 августа 2025 года.
Сделайте шаг к карьере в науке, фарме или IT с бесплатной магистратурой КФУ!
➡️ Узнать подробнее про магистратуру:
master.cimm.site
➡️ Подать заявку онлайн:
https://admissions.kpfu.ru/#offset-registration
➡️ Контакты:
Email: [email protected]
Валентина Афонина (TG/VK @valiaafo)
Тимур Гимадиев (Руководитель программы, VK @id1212412)
#Хемоинформатика #МолекулярноеМоделирование #КФУ #ХимияПлюсIT #ПереходВIT #DataScience #Bioinformatics #РазработкаПО #Python #MachineLearning #БюджетнаяМагистратура #КарьераВНауке #Магистратура
🔥11