2018年8月16日下午，应数理学院院长王荣明邀请，美国科学院院士、普利斯顿大学Roberto Car教授在理化楼401报告厅作了题为“Deep Potential Molecular Dynamics - Theory and Applications”的学术报告。本次活动由数理学院、材料基因工程学科创新引智基地(111计划）以及北京材料基因工程高精尖创新中心协办。报告会由王荣明教授主持，刘焕明教授等20余名师生积极参与并认真学习了Roberto Car教授的精彩报告。
Car教授于1971年获得米兰理工大学博士学位，随后相继任职于洛桑联邦理工学院、IBM沃森研究中心、意大利国际高等研究院、日内瓦大学，1999年任职于普林斯顿大学，现如今是普林斯顿Ralph W. Dornte讲席教授、弗里茨哈伯研究所理论部教授，2016年当选为美国科学院院士。Car教授的主要研究方向为分子动力学的模拟，并在此领域开创了重要的研究工作。1985年Car教授和Michele Parrinello共同发展了第一性原理分子动力学模拟方法，即该领域著名的Car-Parrinello方法，该方法将密度泛函理论（量子力学，计算电子结构）和分子动力学（经典力学，模拟经典原子运动）相结合，在很多领域发挥了重要的应用价值，如固体物理、生物化学、化学物理以及材料科学等。Roberto Car教授和Michele Parrinello在2009年共同分享了理论物理学的最高奖章——狄拉克奖。
本次报告Car教授主要介绍了他们团队最新一项发表在PRL上题为“Deep Potential Molecular Dynamics: A Scalable Model with the Accuracy of Quantum Mechanics”的工作。Car教授首先介绍了深势能分子动力学方法，并介绍了该方法内的重要概念——深度神经网络，随后详细介绍了DeePMD方法的具体内容，并用相关示意图介绍了该方法如何获得体系中原子势能，该方法可以很好地计算出不同分子系统的能量以及分子之间的作用力大小。随后又详细介绍了另外一种方案，Deep Coarse-Grained Potential，并用这个方法来计算和展示体系的朗道自由能表面。最后Car教授探讨了这个方案在其他体系的可行性，如不同的热动力学环境，非均匀体系如缺陷和界面，反应性环境等体系。
互动环节中，在场老师和同学们踊跃提问，Car教授针对提问作出了深入浅出的解答，本次报告与交流使与会师生受益匪浅。
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