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PhoenixD Team veröffentlicht Arbeit zu Multiskalenmodellierung

PhoenixD Team veröffentlicht Arbeit zu Multiskalenmodellierung

© Zhuang Xioaying/PhoenixD
Die Grafik zeigt Multiskalenmodellierung der mechanischen Eigenschaften nach ersten Prinzipien. Die Akronyme DFT, MLIP, CMD und FEM stehen für Density Functional Theory, Machine Learning based Interatomistic Potential, Classic Molecular Dynamics und Finite Element Method. (1) Ab-initio-Berechnungen und Datensatzerstellung, (2) Maschinelles Lernen von interatomaren Potentialen Moment-Tensor-Potentiale, (3) Klassische Molekulardynamik-Simulationen, (4) Kontinuierliche Finite-Elemente-Method.

Im Exzellenzcluster PhoenixD erforschen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vom Institut für Photonik unter der Leitung von Prof. Xiaoying Zhuang und Dr. Bohayra Mortazavi den Ansatz der Multiskalenmodellierung und des maschinellen Lernens, um neue Materialien zu finden, zu charakterisieren und zu entwerfen. Kürzlich haben sie erstmals einen Rahmen für die Multiskalenmodellierung nach sogenannten ersten Prinzipien, insbesondere mit maschinellem Lernen, geschaffen. Ihre Arbeit dazu ist von der Fachzeitschrift "Advanced Materials" (DOI: 10.1002/adma.202102807) angenommen worden.

Zuvor haben die Vorarbeiten für 2D-Materialien die vielversprechende Photokatalyse in der zweidimensionalen MoSi2N4-Familie untersucht (Nano Energy, 82, 105716). Diese Arbeit schlägt ein robustes Konzept der First-Principles-Multiskalen-Modellierung mechanischer Eigenschaften vor, das auf maschinell lernenden interatomaren Potenzialen basiert, die effizient und schnell über kurze ab-initio-Datensätze trainiert werden können.

Wir zeigen, dass mechanische/Versagensreaktionen komplexer Nanostrukturen auf der Kontinuumsskala nun mit der Präzision anspruchsvoller First-Principles-Berechnungen, zu erschwinglichen Rechenkosten und ohne die Notwendigkeit empirischer Daten erforscht werden können. Ein solcher Ansatz zeigt ein großes Potenzial für die Entwicklung vollautomatischer und gekoppelter Plattformen, das Design, die Optimierung und die Erforschung verschiedener Materialeigenschaften auf Kontinuumsebene unter Berücksichtigung atomistischer Effekte und der inhärenten Präzision von First-Principles-Berechnungen.