Prijeđite na glavni sadržaj

Povećanje prostorne i vremenske skale modeliranja materijala iz prvih principa pomoću strojnog učenja

Glavni istraživač

Tip projekta
Znanstveno-istraživački projekti
Program
Uspostavni istraživački projekti
Financijer
Hrvatska zaklada za znanost
Datum početka
15.1.2021.
Datum završetka
14.1.2026.
Status
Aktivan
Ukupan iznos financiranja projekta
1834000 HRK
Više informacija

Modeliranje materijala na temelju teorije funkcionala gustoće (eng. kratica DFT) danas je nezamjenjivo u istraživanju materijala. S povećanjem računalne snage i sinergijom sa znanošću o podacima, ono može postati jeftiniji i produktivniji laboratorij za otkrivanje materijala. Međutim, u slučajevima kada se proučavaju materijali s velikim brojem atoma u jediničnoj ćeliji i/ili kada je potrebna dugotrajna dinamika, DFT postaje računalno preskup. Dva primjera takvih slučajeva od visokog akademskog i gospodarskog interesa su modeliranje dinamičkih i temperaturnih efekata u molekularnim kristalima i dinamika molekula na površinama. Da bi se preciznost DFT-a spojila sa zahtjevima za dugotrajnom dinamikom s velikim brojem atoma, koristit će se strojno učenje (s umjetnim neuronskim mrežama) ploha potencijalne energije koje se temelje na prethodno izračunatim DFT energijama/silama. Takve strojno naučene plohe potencijalne energije omogućuju dobivanje energije/sile s DFT točnosti s nekoliko puta manjim računalnim troškom. Dva najvažnija znanstvena doprinosa ovog projekta bit će: i) strojno naučeni potencijali za molekularne kristale koji će omogućiti razumijevanje dinamičkih i temperaturno induciranih pojava u molekularnim kristalima (kao istaknuti primjer bit će objašnjen tzv. termoodskočni fenomen), te visoko propusno probiranje molekularnih kristala s poželjnim svojstvima, ii) razumijevanje složene dinamike molekula na površinama relevantnim za heterogenu katalizu pod različitim uvjetima pobude, pokrivenosti i tlaka kroz molekularnu dinamiku na strojno naučenim potencijalima. Krajnji cilj ovog projekta je uspostaviti grupu koja bi svojim znanjem DFT-a osnaženim tehnikama strojnog učenja, kroz suradnju s eksperimentalnim istraživanjima i edukacijom mladih istraživača, značajno unaprijedila istraživanje materijala u Hrvatskoj.

Ova stranica koristi kolačiće. Neki od tih kolačića nužni su za ispravno funkcioniranje stranice, dok se drugi koriste za praćenje korištenja stranice radi poboljšanja korisničkog iskustva. Za više informacija pogledajte naše uvjete korištenja.

Prilagodi postavke
  • Kolačići koji su nužni za ispravno funkcioniranje stranice. Moguće ih je onemogućiti u postavkama preglednika.