TEORIA E SIMULAZIONE DI NANO E BIOSISTEMI

L’insegnamento ricade tra gli insegnamenti opzionali (attività formative affini o integrative) al corso di laurea magistrale di Chimica e Tecnologie Sostenibili e propone agli studenti l’approfondimento di elementi avanzati di meccanica quantistica (non trattati in precedenti insegnamenti) e un’introduzione alle principali tecniche di calcolo numerico per la descrizione di sistemi molecolari e nanostrutturati. Gli studenti verranno inoltre introdotti ai fondamenti delle tecniche di Machine Learning, con un focus sulla loro applicazione in ambito chimico.

L’obiettivo del corso è quello di formare gli studenti ad un uso consapevole delle potenti moderne tecniche di simulazione delle prosperità elettroniche, vibrazionali e spettroscopiche di (bio)molecole e nanomateriali. Per uso consapevole si intende la capacità di comprendere le approssimazioni alla base delle tecniche di simulazione, di saper ponderare il compromesso tra accuratezza e costo computazionale, di valutare vantaggi e svantaggi di metodi differenti rispetto ad un dato problema.

Tale insegnamento punta a fornire una competenza essenziale nel bagaglio di conoscenze del chimico del domani, in quanto le tecniche di chimica computazionale sono di già strumenti insostituibili per l’interpretazione e la predizione dei risultati sperimentali in svariati settori della chimica, sia in ambito accademico che industriale.

La frequenza e la partecipazione attiva alle attività formative proposte dal corso (lezioni frontali, esercitazioni al calcolatore) e lo studio individuale consentiranno agli studenti di raggiungere i seguenti risultati:

1. Sviluppare una conoscenza approfondita dei sistemi nanoscopici ad un livello quantomeccanico, trattando differenti approcci al calcolo della struttura elettronica, il trattamento del moto vibrazionale, e la teoria della risposta a perturbazioni esterne.

2. Acquisire familiarità con alcuni strumenti di base della chimica computazionale (ad esempio quelli per la visualizzazione di strutture, orbitali, vibrazioni) e software per il calcolo della struttura elettronica.

Il corso farà elevato uso di metodi matematici quindi la conoscenza del calcolo differenziale, integrale e dell’algebra lineare è essenziale. Inoltre, i concetti di base di elettromagnetismo ed ottica, e delle basi della meccanica quantistica saranno necessari per poter frequentare in modo proficuo questo insegnamento.

Una buona padronanza degli strumenti informatici di base è richiesta per essere in grado di istallare autonomamente software in ambiente Windows, Linux o Mac, secondo le preferenze. La conoscenza di elementi di programmazione in MATLAB/Octave oppure Python è auspicabile, ma non obbligatoria.

1. Complementi di meccanica quantistica
- Teoria dell’orbitale molecolare e del legame di valenza
- Vibrazioni in molecole poliatomiche
- Teoria delle perturbazioni indipendenti dal tempo e applicazioni
- Teoria delle perturbazioni dipendenti dal tempo e Fermi golden rule

2. Metodi di calcolo della struttura elettronica
- Metodo di Hartree-Fock
- Teoria del funzionale densità
- Interazione delle configurazioni
- Altri metodi per stati ecitati

3. Esercitazioni al calcolatore
- Polieni coniugati: confronto tra ab initio e metodo di Huckel
- Molecola di HCl: geometria, vibrazioni, superficie di energia potenziale, dissociazione.
- Reazione di sostituzione nucleofila (SN2): meccanismo, percorso e barriera di energia potenziale
- Simulazioni in fasi condensate (ad es. soluzione): il modello del continuo polarizzabile

4. Introduzione alle tecniche di machine learning in chimica

P. Atkins, R. S. Friedman, "Meccanica quantistica molecolare", Zanichelli, 2000
Attila Szabo, Neil S. Ostlund, "Modern Quantum Chemistry: Introduction to Advanced Electronic Structure Theory", ‎ Dover Publications, 2012
Richard M. Martin, "Electronic Structure: Basic Theory and Practical Methods", Cambridge University Press, 2008

L'esame consisterà in una prova orale della durata attesa di 30 minuti.
L'esame inzierà con una breve presentazione preparata dallo studente (10 minuti circa, con supporto di slides) su una esperienza computazionale che potrà essere un breve progetto che approfondisce una esercitazione svolta in classe, oppure su un tema concordato col docente.
Seguiranno una discussione della presentazione e delle esperienze svolte in classe. La discussione ha l’obiettivo di valutare la padronanza delle tecniche impiegate, la comprensione dei contenuti principali del corso, la capacità di collegare teoria, simulazioni ed esperimenti, e l’abilità di comunicare in modo chiaro e preciso.

orale

La graduazione dei voti in seguito alla prova orale rispecchia, a titolo indicativo, il seguente schema di valutazione:

18-21: Conoscenza basilare della materia, con esposizione essenziale e possibili lacune concettuali. Capacità limitata di applicare i contenuti appresi e di effettuare collegamenti tra gli stessi.
22-24: Conoscenza discreta degli argomenti trattati, con esposizione generalmente chiara ma non sempre approfondita. Capacità parziale di applicare i contenuti appresi, e di effettuare collegamenti tra gli stessi.
25-27: Buona padronanza della materia, esposizione generalmente chiara e corretta. Capacità di collegare i concetti e applicarli a casi concreti con una certa autonomia.
28-30: Ottima conoscenza degli argomenti, esposizione chiara e corretta. Capacità di analisi critica e applicazione avanzata delle conoscenze
30 e lode: Eccellente padronanza della materia, con capacità di rielaborazione originale e approfondita.

Lezioni frontali col supporto di lavagna e slides, ed esercitazioni al computer.

Accessibilità, Disabilità e Inclusione

Accomodamenti e Servizi di Supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento:
Ca’ Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. In caso di disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e si necessita di supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro), si contatti l’ufficio Disabilità e DSA disabilita@unive.it.