Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

A quantum chemical approach to dynamic properties of real materials

Opis projektu

Nowatorska symulacja dynamicznych właściwości rzeczywistych materiałów

Celem badań i nauki stosowanej jest możliwość projektowania materiałów, których właściwości można dostosować do określonych wymagań funkcjonalnych. To wymaga bardzo dokładnych symulacji ab initio właściwości atomów, cząsteczek i ciał stałych zarówno w stanie wzbudzonym, jak i w stanie podstawowym. Do tej pory zrównoważenie dokładności z wymogami obliczeniowymi w symulacjach dynamicznych w stanie wzbudzonym stanowiło wyzwanie. Zespół finansowanego ze środków ERBN projektu CC4DYN ma na celu wykorzystanie nowatorskiego podejścia wywodzącego się z chemii kwantowej w celu badania właściwości dynamicznych rzeczywistych materiałów z niezrównaną dokładnością. Opracowane metody przyczynią się do wyjaśnienia rozbieżności między przewidywaniami teoretycznymi a wynikami doświadczeń w zakresie właściwości wibracyjnych i optycznych defektów, kryształów molekularnych i materiałów warstwowych.

Cel

Computational materials science, using ab initio simulations and high-performance computing, is expected to play a key role in realizing the vision of ‘materials by design’. However, the goal to discover game-changing materials with scientific and industrial relevance requires highly accurate ab initio methods for excited state as well as ground state properties of atoms, molecules and solids. So far, due to the computational complexities involved, methods with systematically improvable accuracy for condensed matter systems, such as coupled-cluster theories, are mostly limited to the study of ground state properties in the clamped-nuclei approximation. This ambitious proposal aims at inducing a computational paradigm shift in the study of vibrational and optical properties of real materials by implementing a multitude of novel methods. On the one hand, we propose to reduce the computational cost of time-dependent equation-of-motion coupled-cluster theory by several orders of magnitude compared to existing approaches. On the other hand, coupled-cluster atomic forces will be implemented for machine-learning force fields in the Gaussian approximation potentials framework. Together, the proposed methods have the potential to achieve an unprecedented level of accuracy and system size for the prediction of a wide range of material properties including optical spectra and phonon frequencies. We seek to employ the newly developed approaches to resolve a number of long-standing discrepancies between theoretical predictions and experimental findings for dynamic properties of defects, molecular crystals and layered materials. These carefully selected systems highlight key problems of currently available ab initio methods and novel approaches that go beyond the state of the art will have an enormous impact in all areas of physics, chemistry and computational materials science.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2022-COG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

TECHNISCHE UNIVERSITAET WIEN
Wkład UE netto
€ 1 999 288,00
Koszt całkowity
€ 1 999 288,00

Beneficjenci (1)