Deep learning pro silně korelované systémy v kvantové chemii
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Juniorské granty
Veřejná soutěž
Juniorské granty 5 (SGA0201900002)
Hlavní účastníci
Ústav fyzikální chemie J. Heyrovského AV ČR, v. v. i.
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
19-13126Y
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
Deep learning for strongly correlated systems in quantum chemistry
Anotace anglicky
In this project, we plan to develop the algorithm mapping a structure to properties at domain-based local pair natural orbitals (DLPNO) multireference coupled cluster (DLPNO-MRCC) level and DLPNO tailored coupled cluster (DLPNO-TCC) level corrected by density matrix renormalization group (DMRG). Simultaneously, we will develop a machine learning algorithm predicting the most entangled pairs of orbitals, based on precomputed set of one-electron, mono and bicentric integrals. It could be seen as an automatic selection of the active space. We believe that the algorithm trained on small and medium-size systems could exploit learned information also for larger systems, for which is the selection of active space for CAS methods (like DMRG) difficult. Without any significant effort we will also develop the algorithm mapping integrals to a property at DMRG level (energy, singlet-triplet gap energy).
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
OECD FORD - hlavní obor
10403 - Physical chemistry
OECD FORD - vedlejší obor
—
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)
CF - Fyzikální chemie a teoretická chemie
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2019
Ukončení řešení
31. 12. 2023
Poslední stav řešení
—
Poslední uvolnění podpory
12. 5. 2021
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP22-GA0-GJ-R
Datum dodání záznamu
21. 2. 2022
Finance
Celkové uznané náklady
5 930 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
5 884 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
46 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč