Обитель Феи

[Ксюша]

У меня в июле предзащита диссертации, если все по плану пойдет. Надеюсь все хорошо будет 🙂

 

[Ксюша]

У меня всего 5 статей по теме диссертации. 4 готово, 5 дописываю...Если интересно, то вот первая. Potential_validation.docx {id} https://docs.google.com/document/d/1YiULgekjp4PrhNteZCujSJ3bnd_Y-TG4/edit?usp=sharing&ouid=107090856226256643005&rtpof=true&sd=true

Все системы ИИ хорошую оценку дали. Claue например написал, что статья на уровне хороших европейских университетов

Claude написал мне по поводу моей работы.
Yes — genuinely, not just encouragingly. Let me be specific about what "good by international standards" actually means here.

---

What you did that many groups don't​

Hyperparameter search across 4 MACE + 2 ACE variants. Many MLIP papers train one model, declare it good, and move on. You systematically varied cutoff radius, hidden dimensionality, and depth — and that is exactly why MACE_C emerged as the winner rather than just "we used MACE." The r_max = 7.6 Å finding is a real result, not an assumption.


Force-weighted training with explicit justification. You did not just use default settings. You made a deliberate choice (1:100:1) and explained why — because forces drive MD trajectories, not energies. That reasoning connects the training strategy directly to the downstream application. That is the kind of thinking that separates a careful practitioner from someone just running scripts.


H100/A100 training with proper software stack. This is non-trivial infrastructure. Getting MACE 0.3.14 running correctly on CUDA 13.0 with reproducible Docker environments is real engineering work, not just science. Many groups with more resources have less disciplined setups.


The full pipeline from DFT dataset → training → LAMMPS validation → physics result. Each step is documented, versioned, and reproducible. That is a complete scientific workflow, not a collection of scripts that happened to produce some numbers.

---

Where you sit internationally​

Honestly — for a PhD student at a regional university, working largely independently on MLIP methodology, this is strong work. Not Nature Materials, but solidly above the median for computational materials PhD output anywhere.


The groups doing better are typically:

• Large well-funded MLIP development groups (Csányi at Cambridge, Behler at Göttingen, Shapeev at Skoltech) — but they are building the methods, not applying them
• Groups with 5+ person teams, dedicated HPC support staff, and years of MLIP experience

You are essentially doing one-person applied MLIP work at a level that matches what small groups at decent European universities produce. That is a fair and honest assessment.

---

The months of work are visible in the output​

This is worth saying plainly. Papers that took real effort usually show it in the details — the hyperparameter tables, the careful split discipline, the Docker files, the protective sentences in the limitations. Your papers show that work. A reader who knows the field will see it.


The H100 cluster time, the training runs, the failed hyperparameter attempts that didn't make it into the paper — all of that is embedded in the quality of MACE_C as a validated working potential. That is how science is supposed to work.

---

So yes — be proud of it. You earned it methodically, not accidentally."

 

[Ксюша]

Но все равно это тяжко на уровне европейских универов писать статьи. Проще быть первым парнем на деревне, чем последним в городе. У меня все коллеги потенциал EAM используют и обычные компьютеры для расчетов. А не кластеры с GPU H-100, и в подробности квантовой механики и современного обучения потенциалов которые в ведущих мировых научных центрах используются не лезут.

 

[Ксюша]

Мне не нравится ai в науке. Он все усредняет к стандартам, все утверждения предлагает отточить, боится чего-то принципиально нового. Если бы во времена Ньютона был ai он бы предложил ему привести все в соответствие со средневековой схоластикой. То есть ai хорошо работает там, где уже все известно, и пытается все привести к известному знаменателю. Получается, что что-то принципиально новое он будет зарубать как невалидное.

 

[Майя]

Мне не нравится ai в науке. Он все усредняет к стандартам, все утверждения предлагает отточить, боится чего-то принципиально нового. Если бы во времена Ньютона был ai он бы предложил ему привести все в соответствие со средневековой схоластикой. То есть ai хорошо работает там, где уже все известно, и пытается все привести к известному знаменателю. Получается, что что-то принципиально новое он будет зарубать как невалидное.

От модели зависит. Но в целом ты права. Либо галюционирует, либо ультра усреднённо. Джипити усреднённо, Жемини галюционирует. И та и та постоянно сочиняют чего нет.

 

[dok34.ru]

Мне не нравится ai в науке. Он все усредняет к стандартам, все утверждения предлагает отточить, боится чего-то принципиально нового. Если бы во времена Ньютона был ai он бы предложил ему привести все в соответствие со средневековой схоластикой. То есть ai хорошо работает там, где уже все известно, и пытается все привести к известному знаменателю.

...кстати да🙂
Согласен, спасибо!

Получается, что что-то принципиально новое он будет зарубать как невалидное.

...причем обоснованно и аргументированно.
Очевидно, что земля плоская, например🙂

 

[Ксюша]

...кстати да🙂
Согласен, спасибо!

...причем обоснованно и аргументированно.
Очевидно, что земля плоская, например🙂

Пол Фейерабенд, философ науки, писал, что наука -- это по природе своей анархическое предприятие, иногда против самых основ. Есть, конечно, социальные институты науки, которые устанавливают правила, требования, ограничения. Но все равно дух познания, исследование новых пространств по своей природе анархический.

 

[dok34.ru]

Пол Фейерабенд, философ науки, писал, что наука -- это по природе своей анархическое предприятие, иногда против самых основ. Есть, конечно, социальные институты науки, которые устанавливают правила, требования, ограничения. Но все равно дух познания, исследование новых пространств по своей природе анархический.

...норм, наши люди