Первый день 18-й сессии международной конференции имени В.А. Фока по теоретической, квантовой и вычислительной химии начался с докладов учёных.
Доцент Института органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН Михаил Медведев посвятил доклад различным концепциям машинного обучения и их проявления в истории развития методов теории функционала плотности.
— Модели позволяют ученым отображать реальность и делать предварительные прогнозы, — рассуждает Михаил Медведев. — Например, о результате химической реакции, уменьшающей количество необходимых экспериментальных установок. Однако главная проблема заключается в ненадежности моделей: иногда они делают неправильные прогнозы. Хотя есть случаи, когда модели корректировали экспериментальные интерпретации. Основным ограничением практических квантово-химических моделей ab initio является их пренебрежение эффектами взаимодействия электронов более высокого порядка. В большинстве случаев владелец метода точно знает, какие эффекты учитывает метод, а какие он пропускает. С другой стороны, более эмпирические модели, такие как теория функционала плотности или полуэмпирические методы, включают знания из обучающего набора данных. Это делает их моделями машинного обучения со всеми соответствующими плюсами и минусами.
Научной специализацией конференции в этом году стало применение современных концепций и вычислительных методов квантовой химии для изучения химических, физических и биологических проблем.
Зв пять дней доклады представят ученые из Великого Новгорода, Москвы, Челябинска, Беларуси и Венесуэлы. Завершится конференция круглым столом и обсуждением результатов.
