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Projekt
Fortgeschrittene Lernstrategien für Potentialenergieflächen mit Anwendung auf organische Elektrolyte
Antragsteller
Professor Dr. Christian Holm; Professor Dr. Johannes Kästner
Fachliche Zuordnung
Physikalische Chemie von Molekülen, Flüssigkeiten und Grenzflächen, Biophysikalische Chemie
Förderung
Förderung seit 2022
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 497249646
Dieses Projekt der Arbeitsgruppen Holm und Kästner beschäftigt sich mit der Entwicklung effizienter interatomarer Potenziale für organische Elektrolyte mit Methoden des maschinellen Lernens basierend auf genauen DFT Simulationen.Dabei sollen alle Zwischenschritte, beginnend mit der Erstellung und Selektion der Trainingsdaten über das eigentliche maschinelle Lernen, welches durch den Einsatz von aktivem Lernen unterstützt wird, bis hin zur Untersuchung statistischer Ungenauigkeiten für präzise Simulationen über längere Zeitskalen optimiert werden. Ziel des Projektes ist die Erstellung eines vollständig optimierten Workflows für interatomare Potenziale beliebiger Systeme unter Berücksichtigung von langreichweitigen Wechselwirkungen für die molekulare Modellierung. Dies soll in dafür optimierten Softwarepaketen implementiert werden.Neben den technischen Entwicklungen sollen auch interatomare Potentiale mit nahezu ab-initio Genauigkeit für organische Elektrolyte und damit auch sehr genaue Simulationen für diese Systeme erstellt werden. Dies soll bisher in dieser Auflösung nie erreichte Einblicke in die strukturellen und dynamischen Eigenschaften dieser komplexen molekularen Flüssigkeiten über die Nanoskala hinaus ermöglichen.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
