南湖新闻网讯（通讯员 王晓聪）4月20日，2024年理论与高性能计算化学国际会议在我校国际学术交流中心一号楼报告厅举行。本次会议由我校信息学院、中国科学院计算机信息网络中心、中科曙光公司联合承办。中国科学院院士方维海教授、日本埼玉大学Yasuhiro Matsunaga博士等45名多国专家学者进行学术进展报告，100余名全国各高校师生参会并作墙报展示。
会议开幕式由我校信息学院院长张红雨教授主持。副校长严建兵教授在致辞中向参与本次会议的中外学者和师生表示热烈欢迎。严建兵指出，计算化学作为一门交叉学科，其理论方法和软件工具在材料设计、药物发现、能源转化等诸多领域都有广泛应用前景。召开这次国际会议，将为全球计算化学家搭建交流创新理论算法的平台，展示最新软件进展，加强国际合作与人才培养，促进计算化学在新兴交叉领域的应用。严建兵肯定了举行本次国际会议的积极意义，并表达对本次会议取得圆满成功的祝愿。
围绕机器学习在理论计算和模拟的应用主题，复旦大学徐昕教授以“Computation-Assisted Structural Assignment of Natural Products: The SVM-M Protocol”为题，介绍了一种SVM模型，这种模型可以通过NMR中的13C化学位移，有效识别天然产物的结构和立体化学分配。该模型同时解决了分类和比较问题，成功率高，是复杂有机化合物结构检测的有力工具，为基于天然产物的药物研发提供了强有力支撑。华东师范大学朱通教授以“Automatic Generation of Reaction Paths”为题，介绍其课题组在研究航空燃料的燃烧机制中，通过结合机器学习和物理模型，实现快速搜索燃烧反应路径和预测反应速率常数。
围绕高效采样主题，北京大学高毅勤教授以“Development of a unified package for physics and AI-based molecular simulations”为题，介绍了自主研发的分子模拟软件包SPONGE。该软件包采用新方法以实现高效计算库仑相互作用，同时具备增强采样功能，并与量子计算软件接口。该软件完全自主开发，为我国分子模拟软件在国际学术界取得一席之地。日本早稻田大学的Junichi Ono教授以“Clarification of Reaction Mechanisms in Biomolecules by Quantum Molecular Dynamics Simulations”为题，介绍了同时使用大规模量子动力学方法与增强采样方法，获得蛋白质中包括数万个原子的化学反应自由能表面的研究工作，讨论了蛋白质反应机制的量子动力学模拟和自由能分析在药物发现研究中的应用。日本医科大学Hiroshi Fujisaki教授以“Weighted Ensemble Simulations for Conformational Change of Biomolecules”为题，介绍了其团队开发的路径采样方法，并结合松弛模式分析和时间结构独立成分分析法，实现了采样效率的提高，成功将动力学模拟的时间尺度从微秒提升至毫秒，为解决追踪多肽和蛋白质构象变化的问题提供了新的研究思路。中国科学院计算技术研究所贾伟乐研究员以“Fast rt-TDDFT Calculations with Parallel Transport Gaugeand Hybrid Functional”为题，介绍了其课题组通过并行传输规范形式和GPU实施加速大规模超级计算机上实现混合功能rt-TDDFT的计算，并将其用于模拟超过1000个原子的大规模系统。西北大学索兵兵教授以“New Approaches to Accelerating SCF Calculation – from Heterogeneous Computing to Improving the SCF convergence”为题，介绍其课题组通过CPU-GPU混合方法实现Fock矩阵计算的加速，和使用引入半经验哈密顿量的方法来加速自洽场迭代，两种方法分别将计算速度提高了三倍和60%。
华中农业大学别丽华副教授以“Porting and Optimization of the Exchange-Correlation Functional Library Libxc on Heterogeneous Platform”为题，介绍了首次将Libxc开源库移植到国产GPU平台的工作，在保持CPU精度相同的前提下，实现将性能提高7 倍之多，提升了密度泛函程序的计算效率，促进其并行代码的发展，有助于构建国产软件高水平生态系统。
围绕多尺度模拟主题，会议主席Yasuhiro Matsunaga教授以“Integrative modeling of biomolecular dynamics from simulations and single-molecule experiments”为题，介绍了基于机器学习的整合建模方法，该方法弥补了单分子实验与计算模拟之间的时间尺度上的鸿沟，实现对生物分子构象动力学的原子级精准理解。该方法对增进模型的解释性方面意义重大。日本东京大学的Giovanni Brandani研究员以“An Integrative Approach to the Molecular Modeling of Genes”为题，指出真核基因组的三维结构与相关基因在分子层面的调控机制尚不清楚，介绍了一种基于实验数据的贝叶斯整合方法，成功地构建了基因原子级别的模型，为探索其结构与功能的物理原理提供了强有力的理论支撑。江南大学的许菲教授以“Computational Design of Collagen Nanomaterials”为题，介绍了一种新的生物材料的计算与设计策略，通过采用模块化和层次化的计算设计策略，模拟组装过程，突破目前人工智能无法准确预测和设计具有多个复杂结构的亚基组成的超分子组装体的不足，设计得到具有生物功能的胶原蛋白超分子组装体，并在形态和功能上与天然胶原蛋白相似。该研究方法有望应用于未来生物材料的设计，为生物材料领域带来新的应用前景。华中科技大学廖荣臻教授以“Mechanistic Aspects of Redox Reactions Catalyzed by Iron-Enzymes”为题，介绍其课题组在铁酶催化的氧化还原反应领域的研究。他们采用量子化学簇和量子力学/分子力学方法，研究金属氧化态在催化过程中的作用，并分析选择性的起源。
围绕电子结构理论的研究主题，华南师范大学的顾凤龙教授以“TDDFT/TDHF Methods Based on Non-Orthogonal Localized Molecular Orbitals and It’s Applications”为题，介绍了其团队在基于非正交局域分子轨道（NOLMO）计算方法领域取得的进展。NOLMO方法不受分子轨道的正交限制，可用于计算大分子的极化率，该方法为高效计算分子响应和激发特性奠定了理论基础。西北大学尹兵副教授以“Combined Ab Initio Calculation and Crystal Field Analysis – A Suitable Tool for Single Molecule Magnet”为题，介绍其课题组通过从电子结构的计算，提出了高性能单分子磁体的简洁标准，并将此标准应用于大量体系筛选高性能单分子磁体候选物，减轻后续研究的负担。
据了解，该系列会议已成功举办16届，自创办以来，已累计吸引了国内外学者1900余人次参加，在国内外具有广泛的影响力。同时，会议还将围绕联合进行科研、计算化学人才培养等议题，开展深度交流。
审核人 高军
原文链接：http://news.hzau.edu.cn/2024/0423/69531.shtml