W ramach proponowanego przedmiotu chcielibyśmy podzielić się z Państwem wiedzą z zakresu Modelowania Molekularnego. Wprowadzimy Państwa w świat eksperymentów numerycznych i przybliżymy zastosowanie metod sztucznej inteligencji (AI) w zrozumieniu procesów strukturotwórczych na poziomie molekularnym. Dzięki temu pogranicze chemii, fizyki i biochemii stanie się zrozumiałe dla każdego. Opowiemy Państwu o różnych rodzajach wiązań chemicznych i oddziaływań niekowalencyjnych. Wprowadzimy Państwa pokrótce w metody obliczeniowe stosowane w nowoczesnej chemii komputerowej. Zastanowimy się wspólnie nad sposobem prezentacji/wizualizacji małych i dużych cząsteczek. Porozmawiamy również o minimum energetycznym, parametrach metrycznych cząsteczek, strukturze elektronowej, a także właściwościach spektroskopowych. Pomogą nam w tym Kwantowa Teoria Atomów w Cząsteczkach (QTAIM), a także elementy spektroskopii obliczeniowej. Zastanowimy się również, czy istnieją zależności pomiędzy strukturą związku chemicznego a jego aktywnością biologiczną, bądź też właściwością fizykochemiczną. W kolejnej części naszych spotkań, popatrzymy na mikroświat z perspektywy eksperymentów numerycznych, które umożliwiają nam śledzenie zmian badanych układów w funkcji czasu. Czym jest zjawisko tunelowania i dlaczego jest ważne? W jaki sposób pomaga procesom biochemicznym, a w jaki – technologii półprzewodników? Na te i podobne pytania będziemy poszukiwali odpowiedzi, przeważnie w kontekście cząsteczek o znaczeniu biologicznym. Pokażemy również zastosowanie metody Monte Carlo, nie tylko w naukach chemicznych. Co sprawia, że lek potrafi odnaleźć miejsce wiążące w białku ? Pokażemy również, że niewielkie modyfikacje strukturalne cząsteczki aktywnej biologicznie mogą całkowicie zmienić jej działanie. W zrozumieniu tego zagadnienia pomoże nam metoda dokingu molekularnego i sztuczna inteligencja (AI). Ostatnią część naszych spotkań poświęcimy na omówienie elementów tzw. High Performance Computing (HPC). W jaki sposób możemy naszą pracę badawczą uczynić jeszcze bardziej wydajną ? Czy odpowiedzią będzie automatyzacja pracy przy pomocy odpowiedniego skryptowania ? Zapoznamy Państwa również z podstawami programowania w języku Python. „Zajrzymy” do bibliotek NumPy, Pandas oraz Matplotlib. Naszą wspólną podróż poprzez różne eksperymenty numeryczne i niektóre zastosowania sztucznej inteligencji (AI) w Modelowaniu Molekularnym zakończymy na przykładzie kilku prostych regresyjnych i klasyfikacyjnych problemów rozwiązanych przy pomocy uczenia maszynowego. Proponujemy Państwu zajęcia w formie wykładu połączonego z warsztatami, tak aby teoria mogła się spotkać z praktyką.