SpiNN - Au-delà de l'équation de Schrödinger : une approche pilotée par l'IA pour les matériaux quantiques et la réactivité chimique

Marie-Bernadette LEPETIT
Directrice de recherche au CNRS
Marie-Bernadette.Lepetit@neel.cnrs.fr

Anne Milet
Professeur de chimie à l'UGA
Anne.Milet@univ-grenoble-alpes.fr

DESCRIPTION

Ce projet de collaboration a un triple objectif. Le premier est de faire progresser les développements théoriques et méthodologiques en exploitant l'IA pour surmonter les défis informatiques associés à la résolution de l'équation de Schrödinger, une équation fondamentale de la mécanique quantique qui régit le comportement des électrons. Plus précisément, le projet se concentre sur deux domaines critiques : les matériaux quantiques et la réactivité chimique, où la prise en compte explicite du rôle des électrons est essentielle, mais coûteuse en termes de calcul. Le second objectif est d'appliquer ces innovations basées sur l'IA pour obtenir de nouvelles connaissances physico-chimiques, afin d'approfondir notre compréhension des matériaux quantiques et de la réactivité chimique. Il est important de noter que cette méthodologie est conçue pour servir de modèle offrant une approche transformatrice qui peut être étendue pour relever des défis similaires en physique et en chimie computationnelles. Le troisième objectif est d'établir des protocoles pour le partage des données et des modèles ouverts, afin de garantir que le projet puisse évoluer grâce à des collaborations au-delà des participants initiaux. Cette approche permettra également d'asseoir la réputation du projet, de favoriser sa viabilité à long terme et sa croissance continue.

ACTIVITÉS

La chaire engagera deux post-doctorants. Le premier sera engagé à l'automne 2025 et se concentrera sur les applications de la réactivité dans les solvants eutectiques profonds. Le second sera engagé au printemps 2026 et se concentrera sur les applications des matériaux fortement corrélés.


LISTE SÉLECTIVE DE PUBLICATIONS

  • David, R. et al. ArcaNN : Automated Enhanced Sampling Generation of Training Sets for Chemically Reactive Machine Learning Interatomic Potentials. Digital Discovery 2025, https://doi.org/10.1039/D4DD00209A.
  • Azom, G. ; Milet, A. ; David, R. ; Kumar, R. De l'oxyde de graphène au graphène : changements dans la structure de l'eau interfaciale et la réactivité à l'aide de champs de force de réseaux neuronaux profonds. J. Phys. Chem. C 2024, 128 (39), 16437-16453.
  • Michel, C. ; Laio, A. ; Milet, A. Tracer l'entropie le long d'une voie réactive : The Energy as a Generalized Reaction Coordinate. Journal of Chemical Theory and Computation 2009, 5 (9), 2193-2196.
  • David, R. ; Jamet, H. ; Nivière, V. ; Moreau, Y. ; Milet, A. Intermédiaire hydroperoxyde de fer dans la superoxyde réductase : protonation ou dissociation d'abord ? Étude de la dynamique MM et de la métadynamique QM/MM. J. Chem. Theory Comput. 2017, 13 (6), 2987-3004. https://doi.org/10.1021/acs.jctc.7b00126.
  • Gellé, A. et al. Accurate Evaluation of Magnetic Coupling between Atoms with Numerous Open Shells : An Ab Initio Method. Europhys. Lett. 2009, 88 (3), 37003. https://doi.org/10.1209/0295-5075/88/37003
  • Rebolini, E. et al. Pour un calcul ab initio des excitations magnétiques : RelaxSE ! J. Chem. Phys. 2021, 154 (16), 164116. https://doi.org/10.1063/5.0045672.
  • MB Lepetit, Theor. Chem. Acc 1 135 (2016), " Comment calculer le tenseur magnéto-électrique à partir de calculs ab-initio ? "
  • G. Li Manni et al, J. Chem. Theory Comput. 19, 6933 (2023) "The OpenMolcas Web : A Community-Driven Approach to Advancing Computational Chemistry".

PRÉSENTATION DE LA PRÉSIDENCE

Président Présentation SpiNN

Licence :

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Publié le 26 août 2025
Mis à jour le 26 août 2025