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Na busca de novos materiais bidimensionais: propriedades termodinâmicas

Processo: 19/04176-2
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de maio de 2019
Vigência (Término): 31 de agosto de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
Pesquisador responsável:Gustavo Martini Dalpian
Beneficiário:Gabriel de Miranda Nascimento
Instituição Sede: Centro de Ciências Naturais e Humanas (CCNH). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:17/02317-2 - Interfaces em materiais: propriedades eletrônicas, magnéticas, estruturais e de transporte, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):21/10714-7 - Métodos computacionais na era de materials informatics: descoberta de design de novos materiais 2D, BE.EP.IC
Assunto(s):Estados eletrônicos   Termodinâmica   Propriedades termodinâmicas   Propriedades eletrônicas   Grafenos   Big data
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Bancos de Dados | design de materiais | Materiais bidimensionais | teoria do funcional da densidade | Estados Elertrônicos

Resumo

Materiais bidimensionais podem apresentar propriedades eletrônicas e magnéticas únicas que os tornam atrativos na pesquisa de novos materiais. Atualmente temos inúmeros novos atores 2D entre os quais os mais estudados são o grafeno, fosforeno, siliceno, germaneno e MoS2. Há na comunidade científica a perspectiva de que outros materiais bidimensionais estáveis possam ser ainda descobertos, sempre buscando uma propriedade específica que sobrepõe os bulk conhecidos. Um dos grandes desafios desta área é descrever o quão estáveis são esses materiais. O presente projeto pretende, portanto, realizar um estudo sobre a estabilidade termodinâmica destes materiais. Entretanto, além da atuação canônica de trabalho, o aluno deverá atuar fortemente nas interações com as iniciativas internacionais de Big-Data em materiais e focando nas suas propriedades quando colocados interagindo em multicamadas.

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
NASCIMENTO, GABRIEL M.; OGOSHI, ELTON; FAZZIO, ADALBERTO; ACOSTA, CARLOS MERA; DALPIAN, GUSTAVO M.. High-throughput inverse design and Bayesian optimization of functionalities: spin splitting in two-dimensional compounds. SCIENTIFIC DATA, v. 9, n. 1, p. 18-pg., . (17/02317-2, 19/04176-2, 18/11856-7, 18/11641-0)

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