AUG 7, 2024
利用原子级模拟 、机器学习（ML） 以及基于云的协作构思方法进行显示材料发现
显示技术的快速演进要求采用前沿的研究方法以保持技术进步。本次网络研讨会将探讨如何将基于物理理论 模拟、机器学习（ML）（机器学习（ML） ）以及云原生协作与信息学工具相结合，从而彻底改变显示材料的研发创新。
我们将深入探讨基于物理理论 模拟如何为理解和预测材料行为提供坚实的基础，同时机器学习建模如何通过数据驱动的洞察力加速新材料的发现与优化 。此外，我们将介绍Schrödinger的LiveDesign ——这是一个前沿的基于Web的协作平台，旨在促进在现代化数字工作环境中的研发工作。LiveDesign 支持全面的功能，包括建模、数据处理、数据存储和协作构思，使团队能够跨越不同地理位置无缝协作。
欢迎加入我们，深入了解：
- 将基于物理理论 、模拟 和机器学习（ML） 这三个模型相结合的原则与优势
- 将计算方法 无缝集成到您的研发工作流中的策略
- 通过实际案例说明集成式 模型在开发优质显示材料中的应用与影响
- 如何利用LiveDesign 进行协作构思、高级建模和项目管理
我们的演讲嘉宾
哈迪·阿布罗尚
一级首席科学家，Schrödinger
哈迪·阿布罗尚（Hadi Abroshan）是Schrödinger 公司旗下有机电子 的产品经理。他拥有卡内基梅隆大学的博士学位，曾在斯坦福大学和佐治亚理工学院从事研究工作。哈迪专攻多尺度模拟，领导了多个项目，致力于为光电子学设计高性价比的多功能材料。 他的专长在于开发计算策略，通过融合基于物理理论 方法论和机器学习（ML） 技术，将原子级结构与多层器件尺度联系起来。他的工作促成了具有卓越效率的新型环保材料和工艺的发现。