Vorhersage von Struktur und Eigenschaften von mol2Dmat-Heterostrukturen mittels maschinellen Lernens (A06)

• Fachliche Zuordnung: Theoretische Chemie: Moleküle, Materialien, Oberflächen
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 555467911

A06 entwickelt Ansätze zum maschinellen Lernen, um die Struktur, die elektronischen und die Schwingungszustände von mol2Dmat-Heterostrukturen vorherzusagen. Dabei wird die Genauigkeit von ab-initio Simulationen für Systeme mit 105 Atomen erreicht, um starre und flexible Donor- und Akzeptormoleküle auf Graphen, hBN, Übergangsmetall-Dichalkogeniden und in Nanoröhren zu simulieren. A06 verbindet Suchalgorithmen für atomare Strukturen mit Methoden des maschinellen Lernens und elektronischen Simulationen, um Elektron-Phonon-Kopplungen und Quantenphasenübergängen zu untersuchen.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 1772: Heterostrukturen aus Molekülen und zweidimensionalen Materialien
• Antragstellende Institution: Freie Universität Berlin
• Teilprojektleiterin: Dr. Mariana Rossi