डॉ. साएंतन बाग
पोस्ट-डॉक्टोरल रिसर्चर, इंस्टीट्यूट ऑफ नैनोटेक्नोलॉजी (आईएनटी), कार्लश्रुहे, इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (केआईटी), जर्मनी, और वरिष्ठ वैज्ञानिक, श्रोडिंगर इंक, बैंगलोर, भारत

शीर्षक: त्वरित सामग्री खोज के लिए मशीन लर्निंग

सारांश: इस व्याख्यान में, मैं सबसे पहले अपने पिछले शोध कार्यों पर संक्षेप में चर्चा करूँगा और फिर दो परियोजनाओं पर केंद्रित रहूँगा जहाँ हमने नवीनतम मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके सामग्री खोज की प्रक्रिया को तेज करने का प्रयास किया। पहली परियोजना में, हमने एक मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके adsorption के लिए एक सटीक force field विकसित किया। [1] दूसरी परियोजना में, हमने metal-organic frameworks (MOFs) के लिए संश्लेषण स्थितियों की भविष्यवाणी हेतु मशीन लर्निंग का प्रयोग किया। [2] जहाँ पहले मामले में मशीन लर्निंग मॉडल ने अच्छा प्रदर्शन किया, वहीं दूसरे कार्य में इसकी दक्षता अपेक्षाकृत कमजोर रही।हालांकि, यह देखकर हमें आश्चर्य हुआ कि यह औसत प्रदर्शन वाला मशीन लर्निंग मॉडल भी मानवीय भविष्यवाणियों की तुलना में बेहतर निकला, जो इस क्षेत्र में मशीन लर्निंग की संभावित उपयोगिता को उजागर करता है।

[1] ] बाग, साएंतन, मैनुअल कोनराड, टोबियास श्लोडर, पास्कल फ्रेडेरिच, और वोल्फगैंग वेन्ज़ेल। "एडसॉर्प्शन एनर्जी के लिए मशीन लर्निंग-आधारित फोर्स फील्ड की तेजी से निर्माण।" जर्नल ऑफ केमिकल थ्योरी एंड कंप्यूटेशन 17, संख्या 11 (2021): 7195-7202

[2] लुओ, यी, सैएंटन बैग, ओरिसिया ज़रेम्बा, एड्रियन सिएर्प्का, जैकोपो एंड्रियो, स्टीफन वुटके, पास्कल फ्रेडेरिच और मैनुअल त्सोटालस। "स्वचालित डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग द्वारा सक्षम एमओएफ संश्लेषण भविष्यवाणी।" Angewandte Chemie International Edition 61, No.  19 (2022): e202200242

स्थान: सी वी रमन हॉल, 30 मई, सुबह 11:30 बजे