Descrizione del progetto
Modellizzazione della formazione di materiali a temperatura e pressione elevate
Le variazioni di temperatura e pressione influenzano i processi, dalla funzione cellulare al tempo atmosferico. Nella scienza dei materiali l’applicazione di pressioni e temperature di ordini di grandezza superiori può avere un’influenza ancora maggiore e portare a una chimica sorprendentemente complessa che consente la sintesi di composti con proprietà straordinarie. Spesso, però, queste proprietà scompaiono quando i composti vengono riportati a pressione e temperatura ambiente. Per guidare efficacemente la sintesi dei materiali di nuova generazione sono necessari strumenti computazionali. Il progetto UNMASCC-HP, finanziato dal CER, intende colmare questa lacuna critica utilizzando calcoli basati sulla teoria funzionale della densità e un’accelerazione di apprendimento automatico all’avanguardia, in modo da consentire una modellizzazione efficiente dei materiali e la scoperta di nuovi materiali. In questo modo sarà possibile determinare i materiali precursori candidati e le condizioni di sintesi a partire da simulazioni con accuratezza ab initio.
Obiettivo
Functional materials with outstanding technological properties can be found under extreme pressures and temperatures. This is particularly true for nitrides and hydrides, where the application of high-pressure high-temperature (HPHT) conditions has recently revealed an unexpectedly rich and complex chemistry and enabled the synthesis of compounds showing outstanding mechanical and electronic properties with applications in electronics, hard coatings, hydrogen storage, superconductivity and many more. However, great challenges remain to be conquered in order to truly explore the possibilities permitted by these exotic materials. Indeed, their properties often vanish when brought back to ambient conditions, either because the atomic arrangement or the underlying physical processes becomes energetically unfavourable. Moreover, the importance of finite-T effects and the structural and dynamical complexity of these HPHT phases, prohibit computations so far from efficiently guiding experimental synthesis.
The goal of this project is to provide the computational tools for guiding the efficient and targeted synthesis of next-generation technological materials, including the choice of synthesis conditions and precursor materials. We will search for materials retaining their functional properties under decompression or are directly synthesizable at ambient pressure. To accomplish this, we will develop a work flow based on machine learning inter-atomic potentials to numerically explore experimental synthesis conditions at ab-initio accuracy. This will enable an analysis of thermodynamic competition between different phases at HPHT and rigorous benchmarking against experiments to ensure that we truly portray nature's behaviour.This project will open up uncharted horizons for exploiting pressure and temperature as thermodynamic variables to explore new chemistry and synthesis pathways, ultimately guiding experiments towards industrially relevant novel technological materials.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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- scienze naturaliscienze fisichetermodinamica
- ingegneria e tecnologiaingegneria dei materiali
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazioneintelligenza artificialeapprendimento automatico
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
581 83 Linkoping
Svezia