European Spectroscopy Laboratory to model the materials of the future

Informacje na temat projektu

EUSpecLab

Identyfikator umowy o grant: 101073486

DOI

10.3030/101073486

Data podpisania przez KE 13 Lipca 2022

Data rozpoczęcia 1 Września 2022

Data zakończenia 28 Lutego 2027

Finansowanie w ramach

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Koszt całkowity

Brak danych

Wkład UE

€ 2 719 285,20

Koordynowany przez

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
France

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Websites, patent fillings, videos etc. (1)

Project website and project identity defined

Other (2)

Two-week school on spectroscopies, electronic correlation and excitations+ one-week school on soft skills organised by Centrum Dohody Prague
School on Machine Learning and Open data workshop

Publikacje

Peer reviewed articles (6)

Benchmarking the accuracy of the separable resolution of the identity approach for correlated methods in the numeric atom-centered orbitals framework

Autorzy: Francisco A. Delesma; Moritz Leucke; Dorothea Golze; Patrick Rinke
Opublikowane w: The Journal of Chemical Physics, 2024
Wydawca: CORNELL UNIVERSITY
DOI: 10.48550/ARXIV.2310.11058

Physical Review Letters

Autorzy: Wolfgang S. M. Werner, Florian Simperl, Felix Blödorn, Julian Brunner, Johannes Kero, Alessandra Bellissimo, Olga Ridzel
Opublikowane w: Physical Review Letters, Numer 132, 2025, ISSN 0031-9007
Wydawca: American Physical Society
DOI: 10.1103/PHYSREVLETT.132.186203

Electron beams near surfaces: the concept of partial intensities for surface analysis and perspective on the low energy regime

Autorzy: Wolfgang S. M. Werner
Opublikowane w: Frontiers in Materials, 2023
Wydawca: FRONTIERS
DOI: 10.3389/FMATS.2023.1202456

Universal machine learning interatomic potentials are ready for phonons

Autorzy: Antoine Loew; Dewen Sun; Hai-Chen Wang; Silvana Botti; Miguel A. L. Marques
Opublikowane w: npj Computational Materials, 2025
Wydawca: CORNELL UNIVERSITY
DOI: 10.48550/ARXIV.2412.16551

Training machine learning interatomic potentials for accurate phonon properties

Autorzy: Antoine Loew; Hai-Chen Wang; Tiago F T Cerqueira; Miguel A L Marques
Opublikowane w: Machine Learning: Science and Technology, 2024
Wydawca: IOP SCIENCE
DOI: 10.1088/2632-2153/AD86A1

Transfer learning on large datasets for the accurate prediction of material properties

Autorzy: Noah Hoffmann; Jonathan Schmidt; Silvana Botti; Miguel A. L. Marques
Opublikowane w: Digital Discovery, 2023
Wydawca: RSC PUBLISHING
DOI: 10.5281/ZENODO.8143754