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Fcidata: nouvelle base de données de haut niveau de théorie pour améliorer les modèles de machine learning appliquée à la chimie quantique.

Courcelles-lès-Lens
UCCS Artois / Université d'Artois
Base de Données
Publiée le 22 janvier
Description de l'offre

Description

La plupart des modèles de Machine Learning appliqués à la chimie quantique (Quantum Machine Learning — QML) repose sur des bases de données impliquant des calculs issus de la DFT (Density Functional Theory). Or, cette théorie, bien que traitant du problème de la corrélation électronique, présente de fortes limitations. Par exemple, les fonctionnelles ne sont pas toujours transférables entre les systèmes. De plus, elles peuvent parfois se monter imprécises dans la description de certains phénomènes physique ou chimique (e.g. transitions électroniques ou ruptures de liaison).

Le projet FCIdata propose donc de réaliser une nouvelle base de données moléculaires présentant un niveau de théorie d'une très grande précision : la théorie FCI (Full Configuration Interaction). En effet, cette dernière est exacte dans le cadre d'une base de fonctions donnée pour décrire la structure électronique. En outre, elle permettra l'accès à la fonction d'onde électronique ; objet physique permettant de calculer l'intégralité des propriétés physico-chimiques. Enfin, cette base de données servira également dans le développement de nouveaux modèles de QML pour le développement de fonctionnelles DFT de nouvelle génération basées, par exemple, sur la notion d'entropie quantique.

Profile

Le présent sujet de stage fait l’objet d’un financement d’initiatives innovantes du Projet d'Investissement d’Avenir (PIA) MAIA.

Le projet FCIdata impliquera trois enseignants-chercheurs permanents de deux laboratoires de l’Université d’Artois : l’UCCS (Unité de Catalyse et Chimie du Solide, Site Artois) et le CRIL (Centre de Recherche en Informatique de Lens). L’étudiant(e) sélectionné(e) sera encadré(e) par le porteur du projet (Dr. Bastien Casier) sur une période pouvant aller jusqu’à 6 mois.

Il/Elle devra être issu(e) d’un Master 2 de Chimie Théorique ou Chimie-Physique avec une forte appétence pour la programmation Python et l’Intelligence Artificielle, ou inversement il/elle pourra être issu(e) d’un Master 2 d’Informatique présentant un intérêt certain pour la Chimie Quantique.

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