Deep multi-scale modelling of electrified metal oxide nanostructures

Información del proyecto

DeepProton

Identificador del acuerdo de subvención: 949012

DOI 10.3030/949012

Fecha de la firma de la CE 1 Septiembre 2020

Fecha de inicio 1 Enero 2021

Fecha de finalización 30 Septiembre 2026

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coste total € 1 400 600,00

Aportación de la UE € 1 400 600,00

Coordinado por

UPPSALA UNIVERSITET
Sweden

Publicaciones

Peer reviewed articles (6)

Machine learning inference of molecular dipole moment in liquid water

Autores: Lisanne Knijff, Chao Zhang
Publicado en: Machine Learning: Science and Technology, Edición 2/3, 2021, Página(s) 03LT03, ISSN 2632-2153
Editor: IOP
DOI: 10.1088/2632-2153/ac0123

2023 Roadmap on molecular modelling of electrochemical energy materials

Autores: Chao Zhang, Jun Cheng, Yiming Chen, Maria Chan, Qiong Cai, Rodrigo P Carvalho, Cleber F N Marchiori, Daniel Brandell, C Moyses Araujo, Ming Chen, Xiangyu Ji, Guang Feng, Kateryna Goloviznina, Alessandra Serva, Mathieu Salanne, Toshihiko Mandai, Tomooki Hosaka, Mirna Alhanash, Patrik Johansson, Yun-Ze Qiu, Hai Xiao, Michael Eikerling, Ryosuke Jinnouchi, Marko M Melander, Georg Kastlunger, Assil Bou
Publicado en: Journal of Physics: Energy, 2023, ISSN 2515-7655
Editor: IOP Publishing
DOI: 10.1088/2515-7655/acfe9b

Origin of Asymmetric Electric Double Layers at Electrified Oxide/Electrolyte Interfaces

Autores: Mei Jia, Chao Zhang, Jun Cheng
Publicado en: The Journal of Physical Chemistry Letters, Edición 12/19, 2021, Página(s) 4616-4622, ISSN 1948-7185
Editor: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jpclett.1c00775

Molecular dynamics simulations of metal-electrolyte interfaces under potential control

Autores: Linnéa Andersson, Chao Zhang
Publicado en: Current Opinion in Electrochemistry, 2023, ISSN 2451-9103
Editor: Elsevier
DOI: 10.1016/j.coelec.2023.101407

Finite-field coupling via learning the charge response kernel

Autores: Yunqi Shao, Linnéa Andersson, Lisanne Knijff, Chao Zhang
Publicado en: Electronic Structure, Edición 4, 2022, Página(s) 014012, ISSN 2516-1075
Editor: IOP
DOI: 10.1088/2516-1075/ac59ca

PiNNwall: Heterogeneous Electrode Models from Integrating Machine Learning and Atomistic Simulation

Autores: Thomas Dufils, Lisanne Knijff, Yunqi Shao, and Chao Zhang
Publicado en: Journal of Chemical Theory and Computation, Edición 19/15, 2023, ISSN 1549-9618
Editor: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jctc.3c00359