Molekulare Simulation im Zeitalter der künstlichen Intelligenz
Maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netzwerke verbessern ab‑initio‑Molekulardynamik‑Simulationen erheblich und ermöglichen Vorhersagen auf Basis erster Prinzipien, wo zuvor nur semiempirische Modelle einsetzbar waren. Zwei Beispiele auf sehr unterschiedlichen Skalen veranschaulichen dieses Konzept.
Am 29. Juni 2026 lädt BIFOLD zur Veranstaltung „Molecular Simulation in the Age of Artificial Intelligence“ nach Berlin ein. Die Session beleuchtet aktuelle Entwicklungen an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, Physik und Chemie und zeigt auf, wie datengetriebene Methoden die wissenschaftliche Simulation grundlegend verändern.
Im Mittelpunkt steht der Einsatz von maschinellem Lernen und tiefen neuronalen Netzwerken zur Verbesserung von ab‑initio‑Molekulardynamik‑Simulationen. Der Vortrag demonstriert anhand von Beispielen auf unterschiedlichen physikalischen Skalen, wie KI‑gestützte Modelle präzisere Vorhersagen ermöglichen und neue Einblicke in chemische sowie physikalische Prozesse liefern. Gleichzeitig wird deutlich, dass theoretisches Verständnis und physikalische Intuition weiterhin eine zentrale Rolle bei der Entwicklung dieser Modelle spielen.
Der Vortrag wird von Prof. Roberto Car (Princeton University) gehalten, einem international renommierten Physiker und Mitentwickler der ab‑initio‑Molekulardynamik. Die Veranstaltung richtet sich an Forschende und Interessierte, die sich mit KI‑gestützter Simulation und deren Anwendungen in Naturwissenschaften und Materialforschung beschäftigen.
• Datum: 29. Juni 2026
• Uhrzeit: 14:00 – 15:00 Uhr
• Ort: BIFOLD, 7. Etage, Raum 701, Franklinstr. 28/29, 10587 Berlin
• Veranstalter: BIFOLD
• Teilnahme: (kostenfrei, Anmeldung empfohlen)
• Schwerpunkte: KI in der Simulation, Molekulardynamik, Physik, Chemie
• Zielgruppe: Forschende, Studierende und Fachleute aus KI, Physik, Chemie und Materialwissenschaften