Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano it
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

Advancing materials design by high-accuracy finite-temperature first principles calculations accelerated by machine learning potentials

Descrizione del progetto

Apprendimento automatico per uno sviluppo avanzato dei materiali

I diagrammi di fase mostrano i rapporti di fase allo stato di equilibrio termodinamico della materia. Tuttavia, la maggior parte dei diagrammi di fase si basano su scarsi contributi sperimentali e spesso fanno affidamento su estrapolazioni ardite. Il progetto Materials 4.0 finanziato dall’UE, si sta impegnando a cambiare questo sistema, fornendo un database estremamente preciso della termodinamica a partire dai principi primi, per portare la progettazione dei materiali al livello successivo. Poiché l’approccio ab initio, ovvero a partire dai principi primi, non richiede un contributo sperimentale, possono operare dove nessun esperimento è possibile. Sono però limitati ad approssimazioni a bassa temperatura che non sono ideali per i diagrammi di fase. Il progetto considererà materiali relativi agli attuali sviluppi scientifici e all’interesse tecnologico, come gli ibridi e le superleghe.

Obiettivo

Phase diagrams have revolutionized materials development by providing the conditions for phase stabilities and transformations, and thereby a thorough thermodynamic understanding of materials design. However, the majority of today’s phase diagrams are based on scarce experimental input and often rely on daring extrapolations. Every multicomponent phase diagram relies on a fragile set of phase stabilities as very recent studies show.

Materials 4.0 will change this. It will raise materials design to the next level by providing a highly accurate first principles thermodynamic database. First principles, alias ab initio, approaches do not require any experimental input and can operate where no experiment is able to reach. However, they have been limited to zero Kelvin or low temperature approximations which are not representative of phase diagrams.

Materials 4.0 reaches far beyond this by utilizing my unique expertise in high-accuracy finite-temperature ab initio simulations. We will develop novel methods accelerated by machine learning potentials that facilitate a highly efficient determination of Gibbs free energies and migration barriers including all relevant finite-temperature excitation mechanisms. The methodology will be implemented in an easy-to-use open-source integrated development environment and made accessible to the community.

Materials 4.0 will consider materials relevant to current scientific developments and of technological interest, such as hydrides, lightweight alloys, superalloys, MAX phases, and high entropy alloys. A large ab initio thermodynamic database will be computed for elements across the periodic table. The main focus will be on phase stabilities of various phases, including dynamically unstable ones, and importantly liquids as well; all fully from ab initio. The phase stabilities will be put into practice by re-parametrizing binary phase diagrams and studying the implications on multicomponent phase diagrams.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

ERC-COG - Consolidator Grant

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2019-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

UNIVERSITY OF STUTTGART
Contributo netto dell'UE
€ 2 000 000,00
Indirizzo
KEPLERSTRASSE 7
70174 Stuttgart
Germania
Regione
Baden-Württemberg Stuttgart Stuttgart, Stadtkreis
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 2 000 000,00

Beneficiari (1)