Recherche fondamentale

L’apprentissage machine accélère l’accès par dynamique moléculaire ab initio à des données de haute précision pour la chimie

Le calcul ab initio consiste à résoudre l’équation de Schrödinger pour un ensemble d’atomes représentant un système chimique d’intérêt. En réactivité chimique, la dynamique moléculaire ab initio (AIMD) permet par exemple de prédire les constantes de vitesse avec une grande précision, comme notamment dans le cas de zéolithes comportant des protons comme sites actifs. Néanmoins, les conditions d’obtention de résultats ayant la précision requise peuvent entraîner des temps de calcul déraisonnables. Une méthode récente (Machine Learning Perturbation Theory) permet de contourner cet obstacle. Le cas d’application choisi est celui de l’isomérisation et du craquage d’alcènes dans des zéolithes à larges pores.