Machine learning based techniques to study chemical reactions (II)
Identyfikator grantu: PT01260
Kierownik projektu: Marta Łabuda
Realizatorzy:
- Bartosz Majewski
Politechnika Gdańska
Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej
Gdańsk
Data otwarcia: 2025-04-15
Planowana data zakończenia grantu: 2028-04-15
Streszczenie projektu
Projekt koncentruje się na wykorzystaniu metod uczenia maszynowego do analizy i przewidywania przebiegu reakcji chemicznych, w szczególności rozpadu cząsteczek organicznych pod wpływem ich zderzeń np. z elektronami, jonami etc. Celem jest opracowanie i przetestowanie odpowiednich modeli, które pomogą zrozumieć mechanizmy reakcji, w szczególności przewidywanie produktów rozpadu, identyfikację ścieżek reakcji oraz określanie energii aktywacji, stanów przejściowych oraz widm masowych. Optymalizacja warunków reakcji i stworzenie odpowiedniego protokołu obliczeniowego pomoże znacznie przyspieszyć uzyskiwanie istotnych danych, które będzie można porównać z tymi otrzymanymi klasycznie metodami chemii kwantowej jak i z eksperymentów.