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Colloque
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Damien Laage : École normale supérieure
Les simulations numériques jouent un rôle central dans la compréhension moléculaire des processus chimiques, offrant un éclairage complémentaire aux techniques expérimentales. Pour être réalistes et prédictives, ces simulations doivent intégrer une description avancée de la structure électronique, inclure explicitement l’environnement moléculaire, être adaptées à de grands systèmes et permettre l’exploration des dynamiques sur de longues échelles de temps. Ces exigences posent des défis computationnels majeurs, nécessitant des compromis qui réduisent la précision et la capacité prédictive.
Les avancées spectaculaires en apprentissage automatique offrent désormais des solutions à ces limitations. En entraînant des potentiels de réseaux de neurones sur des calculs de chimie quantique de haut niveau, il est désormais possible de simuler des réactions chimiques en phase condensée avec une précision et une efficacité sans précédent.
Nous illustrerons comment ces approches permettent d’élucider des questions centrales en catalyse et en chimie atmosphérique. Nous présenterons leurs applications au mécanisme de Grotthuss du transport des protons, à l’acidité de surface de l’eau et à une étape déterminante dans les origines de la vie, la formation abiotique des liaisons peptidiques. Enfin, nous discuterons des implications pour la catalyse en chimie verte, en particulier dans les microgouttelettes aqueuses.
Ce colloque est centré sur le développement de méthodes théoriques et numériques et leur application à la résolution de problèmes chimiques complexes. Les approches impliquées dans ces efforts de modélisation sont généralement basées sur la compréhension détaillée des interactions moléculaires, et diverses méthodes sont mises en œuvre selon l’échelle spatiale des interactions considérées. Cette échelle varie selon les domaines d’application : alors que des méthodes de mécanique et de dynamique quantique sont utilisées pour étudier les propriétés de petites molécules, des approximations classiques sont nécessaires pour l’étude atomistique de systèmes macromoléculaires ou assemblages moléculaires tels que les protéines, micelles, vésicules, membranes biologiques et matériaux divers, sans compter sur l’apport récent de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, qui est en train de rapidement accroître leur champ d’application. Grâce à l’essor des capacités de calcul, ces diverses approches théoriques et leur implémentation numérique sont devenues des outils de choix pour élucider un nombre croissant de problèmes divers allant des matériaux de pointe au développement de médicaments pour les maladies infectieuses, en passant par la chimie de l’atmosphère et la catalyse enzymatique. Le but de ce colloque s’inscrit résolument dans la logique multidisciplinaire de la modélisation multi-échelles, et vise à mettre en présence étudiants et chercheurs issus de disciplines combinant sciences informatiques, mathématiques, physique, chimie, biochimie et biologie qui utilisent des supercalculateurs et des modèles issus de la physicochimie moléculaire pour l’étude des problèmes les plus variés. Les intervenants invités sont à la pointe du développement de nouvelles méthodes de simulation et des efforts pour élargir leur domaine d’application.
Thème du colloque :
Date :
9 mai 2025
Titre du colloque :
Responsables :
