Maschinelles Lernen der Thermodynamik von komplexen Materialien mit ab initio Genauigkeit

• Antragsteller: Professor Dr. Blazej Grabowski; Dr. Fritz Körmann
• Fachliche Zuordnung: Computergestütztes Werkstoffdesign und Simulation von Werkstoffverhalten von atomistischer bis mikroskopischer Skala
• Förderung: Förderung von 2020 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 429582718

Das allgemeine Ziel des vorgeschlagenen Projektes Mach-Initio ist die ab initio Untersuchung der fundamentalen physikalischen Anregungsmechanismen bei endlichen Temperaturen und ihrer gegenseitigen Kopplungseffekte, die die wesentlichen thermodynamischen Eigenschaften in komplexen Materialien bestimmen. Zu diesem Zwecke setzen wir Ideen und Expertise der PIs aus dem Gebiet des maschinellen Lernens und dem Gebiet des ab initio Materialdesigns wirksam in ein einheitliches und einzigartiges Rahmenkonzept um. Die PIs haben in jüngster Vergangenheit erfolgreich zusammengearbeitet womit eine solide Basis für Mach-Initio bereitgestellt wird. Die Kombination der Expertise in ein gemeinschaftliches Projekt garantiert eine erfolgreiche Erfüllung der ehrgeizigen Ziele.Ab initio Methoden werden seit vielen Jahren erfolgreich angewendet, um die Grundzustandsenergie von Materialien bei Null Kelvin zu berechnen, jedoch sind direkte ab initio Berechnungen bei endlichen Temperaturen in den meisten Fällen untragbar aufwendig. Eine kürzlich erfolgte Zusammenarbeit der PIs hat gezeigt, dass effektive Hamiltonoperatoren basierend auf maschinell-gelernten Potentialen, insbesondere sogenannte moment tensor potentials (MTPs) und low-rank potentials (LRPs), zu einer drastischen Reduktion des Rechenaufwandes eingesetzt werden können, um damit eine hocheffiziente Untersuchung von Vibrations- und Konfigurationsanregungen mit ab initio Genauigkeit zu ermöglichen. Das Ziel des vorliegenden Projektes ist eine weiterführende Verbesserung dieser ab initio Methoden für endliche Temperaturen basierend auf MTPs und LRPs. Insbesondere werden wir Algorithmen für die Berechnung von hochgenauen freien Energieoberflächen inklusive aller relevanten Anregungsmechanismen verbunden mit Vibrationen, Konfigurationsentropie, Magnetismus und den gegenseitigen Kopplungseffekten entwickeln. Hierzu wird eine neuartige Art von MTPs ausgearbeitet, die insbesondere die magnetischen Freiheitsgrade erfasst (mMTPs). Der konzeptionelle und methodische Rahmen für die mMTPs wird auf russischer Seite vorangebracht. Die Einbindung der mMTPs in eine ab initio basierte thermodynamische Methodologie inklusive der Anwendung auf und Verifizierung für technologisch relevante Materialsysteme wird auf deutscher Seite verfolgt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Russische Föderation
• Partnerorganisation: Russian Foundation for Basic Research, bis 3/2022
• Kooperationspartner: Professor Dr. Alexander Shapeev, bis 3/2022