STAGE - Développement de nouveaux champ de force par Machine Learning (H/F)

Le champ de Force est au cœur de toute simulation moléculaire. Parfois appelé surface d’énergie potentielle, le champ de Force décrit l’énergie potentielle et les forces subies par les atomes individuels. Les forces sont des champs utilisés de plusieurs manières, par exemple pour déterminer la structure optimale des cristaux, pour trouver les énergies relatives des conformères, pour déterminer la diffusion de molécules grâce à l'intégration des équations du mouvement, des propriétés mécaniques d'un polymère et beaucoup d'autres quantités similaires. La précision de la prédiction de la simulation dépend directement de la précision du champ de force et des efforts considérables sont donc consacrés à l'optimisation des champs de force. Récemment, des méthodes automatisées basées sur des algorithmes d'apprentissage automatique ont été développées pour déterminer les paramètres optimaux du champ de force et ces méthodes ont été appliquées au développement du champ de force COMPASS III.

Vos missions

En collaboration avec notre équipe de simulation de matériaux basée à Cambridge au Royaume-Uni, le stage prévu appliquera ces méthodes pour étendre la couverture des champs de force et l'implémentation de nouveaux champs de force innovants.

Vos missions de stage seront les suivantes :

·       prototyper et valider des simulations à l'échelle atomistique à l'aide de champs de force appris par machine Learning

·       mettre un accent particulier sur l'ajustement et la précision du nouveau champ de force.