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Potenciais obtidos através de aprendizado de máquina para simulações de dinâmica molecular de perovskitas halogenadas

Processo: 24/01461-6
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2024
Vigência (Término): 31 de maio de 2026
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
Pesquisador responsável:Gustavo Martini Dalpian
Beneficiário:Thiago Puccinelli Orlandi Nogueira
Instituição Sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Simulação de dinâmica molecular   Energia livre   Transição de fase   Perovskita   Aprendizado computacional
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Dinâmica Molecular | Energia Livre | Perovskitas halogenadas | Potenciais obtidos por Aprendizado de Máquina | Transições de fase | Dinâmica Molecular

Resumo

Perovskitas híbridas têm desempenhado um papel crucial na química de materiais devido à variedade de suas composições e de formas estruturais. Quando utilizados em aplicações fotovoltaicas, as eficiências de dispositivos que usam esses materiais ultrapassam 25%. No entanto, problemas de estabilidade dificultam sua ampla utilização devido a complexas transições de fase dependentes da temperatura e à natureza suave da dinâmica da estrutura cristalina das perovskitas. Para lidar com esses fenômenos, técnicas de aprendizado de máquina, especialmente através da geração de potenciais efetivos, oferecem uma solução econômica para simulações. Assim, este projeto de pós-doutorado propõe compilar um conjunto de dados de simulações, desenvolver esses potenciais efetivos por meio dessa técnica emergente para um estudo abrangente da energia livre das perovskitas halogenadas e testar a transferibilidade entre composições. O sucesso poderia contribuir significativamente para a descoberta acelerada e otimização de materiais, especialmente em aplicações de energia renovável, superando as limitações de custo computacional dos métodos atuais, como a Teoria do Funcional da Densidade e simulações de Dinâmica Molecular ab-initio. (AU)

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