Atelier "Méthodes machine-learning pour la modélisation des matériaux"

Atelier "Méthodes machine-learning pour la modélisation des matériaux".

22 au 24 Septembre 2021 à Toulouse, au LAAS-CNRS

Résultat de l'avènement de nouvelles ressources informatiques toujours plus performantes et de la disponibilité de tous les calculs de structures électroniques précédemment menés, les méthodes machine-learning pour la modélisation des matériaux ont grandement gagné en popularité ces dernières années. D’une part, celles-ci ont ouvert des possibilités pour la construction de nouveaux potentiels d’interactions dont l’élaboration et l'utilisation sont peu coûteuses tout en retenant la précision des calculs à l’échelle électronique. D’autre part, l’analyse complexe de certaines structures notamment dans les matériaux cristallins ou les matériaux amorphes a aussi énormément bénéficié des apports des méthodes machine-learning.

Dans ce contexte, nous organisons un atelier "Méthodes machine-learning pour la modélisation des matériaux" afin de regrouper à la fois les développeurs de ces méthodes et les chercheurs avides de les utiliser. Cet atelier se déroulera sur 3 jours (2 jours complets) du 22 au 24 Septembre 2021 au LAAS-CNRS de Toulouse. L’objectif est de mieux faire connaître les différentes méthodes, partager les bonnes pratiques et les inconvénients liés à leur utilisation et finalement d’initier de nouvelles collaborations.

Dans le contexte sanitaire actuel, ces journées se tiendront selon un format dual : en présentiel dans la limite de 50 personnes (sur inscription) si la situation sanitaire nous le permet, et en distancée par un système de streaming ou de visioconférence, ce qui assurera la tenue de cet atelier.