Novel Materials Discovery

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Report on the ASE-FireWorks workshop

The report will contain a description of scientific program and the main outcome of the workshop. Based on feedback from the participants (users of the ASE-FireWorks workflows) we will also provide an analysis of where future work on LibFlow-X should be focused to ensure the best service for the community.

Researcher-exchange, workshop and summer-schools report

This document reports on the academic workshops, researcher-exchange, summer schools and hackathons, described in Task 1, 2, 3 and 4 of WP12. The report will include the description of the presentations and tutorial training materials; the report will also briefly describe the feedback from the participants.

Final report, documentation and software release on Green-X, for RPA, GW and EPC

The report will complete the report D2.1, and describe the final product, its testing, and its availability.

Evaluation of mini-apps in pre-exascale architectures

The suite of mini-apps will be executed and analysed in the availablepre-exascle architectures at BSC, CSC and MPG. The deliverable will be aperformance report on the studied architectures including withrecommendations for hardware industry and code developers.

Report and documentation of scalable data infrastructure with deployment on multiple sites; data replication and synchronisation

Documentation of the all developed and implemented data infrastructure components. This also addresses that the infrastructure allows distributed deployment, the functionality to replicate and synchronize data between deployments, and the multiple-site properties.

Report on industry workshops

This report summarizes, analyzes and comments upon the two industry workshops, with particular focus on (a) impact and value of the CoE for industry: whether and how the CoE meets industrial needs; (b) feedback from industry on how the CoE could be made more valuable to them.

Report on applications of DNNs for dimensionality reduction in materials systems; of kernel learning to dimensional reduction in materials; of descriptor discovery to materials systems; and user-guided interactive force-field generation using kernel metho

Report on applications of (i) high-accuracy prediction of extensive and intensive materials properties with distributed DNN, (ii) active-learning-driven interatomic force-field generation using kernel methods, and (iii) descriptor discovery for complex materials properties with SGD and SISSO.

Report and documentation of finalized enhanced releases of Libxc-X and ELPA-X for DFT for exascale architectures

Report on the performed optimization of ELPA-X as well as on the achieved improvements. Both single node usage efficiency as well as usability on higher number of nodes should be addressed. Provide the final, fully enhanced version of ELPA-X. Furthermore, the final, fully enhanced version of Libxc-X will be provided, featuring improved non-local operator evaluation and reference implementations of the basis set transformation for each code family. For both ELPA-X and of Libxc-X, porting to essential next generation supercomputers will have been performed, and results on the co-development with respect to DFT codes will be reported.

CSA engagement report - activities, results, analysis

This report will detail our collaboration with the Focus CoE on training and industry outreach, including an analysis of the effectiveness.

Report and documentation of validated workflows for beyond DFT calculations in LibFlow-X

This report describes the workflow implemented in LibFlow-X for RPA, MP2, CC, and GW calculations. The report will also include a detailed documentation of the input parameters for controlling the workflows and of the output produced by these workflows. A series of examples validating the workflows will be provided and described in detail.

Report and documentation of CC4S-X and CTF-X including block-sparse tensors

Report describing the additional support for block-sparse tensors in CC4S calculations to fully account for the translational symmetry of periodic crystals. Test of the implementation will be described for a prototypical periodic system.

Report and documentation of running baseline infrastructure with storage, automated processing, and basic search for common meta-data

Description of implementation of the data infrastructure that allows human users (GUI) and computer programs (API) to upload data, automatically process data, search based on a subset of common pre-defined metadata, download raw-data and download archive data in a common code-independent format.

Report on industry training

This document reports on summer schools described in Task 2 of WP10. The core of this report is the presentations and tutorial training materials. The report also briefly describes the feedback from the participants and suggestions for the final workshop.

Data management plan

This plan outlines what data will be generated by the project; its format and scope; how and where it will be stored, backed up, curated and preserved (where appropriate); any protection or security it requires; how it will be shared in the future in any open data repository; and any conditions for access.

Website (updated throughout the project)

The project website, with its associated Twitter feed, YouTube channel, and facebook page, is the online ‘shop window’ of the project. It will summarize the key parts of NOMAD (project aims, project team, approach and science, newsletters, publications of the team, etc.); it will be updated on an ongoing basis, with news and information on project developments and activities.

Report and documentation of NOMAD CoE AI-X Toolkit: JupyterHub based implementation of the near-real-time data HPAI methods developed in WP6

Final report and documentation of the following aspects: a) The data infrastructure includes a JupyterHub deployment localized close to archive storage (same data centre) and b) notebooks implementing the HPAI methods of WP6 can be run on this JupyterHUB.

Report and documentation of codes and frameworks of DNN, exascale kernel methods and exascale SISSO and SGD

Description of codes and documentation for software frameworks of distributed DNN, towards-exascale kernel methods and towards-exascale SISSO and SGD. The frameworks will enable near-real-time, interactive analysis of data in the NOMAD Archive.

Dissemination materials (brochure, flyer, posters, newsletters)

A brochure, flyer and poster will be produced during the first 12 months of the project, in order to have resources for distribution at conferences, meetings, industry briefings, etc. The poster may be displayed at the groups of the beneficiaries. The newsletters will be produced at M18, M30 and M42, and will primarily describe the progress of the project during the relevant year. It should address an audience like the second shell and the Psi-k community.

Veröffentlichungen

optimade-python-tools: a Python library for serving and consuming materials data via OPTIMADE APIs

Autoren: M. L. Evans, C. W. Andersen, S. Dwaraknath, M. Scheidgen, Á. Fekete, and D. Winston
Veröffentlicht in: Journal of Open Source Software, Ausgabe 6(65), 2021, Seite(n) 3458, ISSN 2475-9066
Herausgeber: creative commons
DOI: 10.21105/joss.03458

Shift current photovoltaic efficiency of 2D materials

Autoren: Thomas Pedersen, Mikkel Sauer, Alireza Taghizadeh, Urko Holguin, Martin Ovesen, Kristian Thygesen, Thomas Olsen, Horia Cornean
Veröffentlicht in: ResearchSquare, 2022, ISSN 2693-5015
Herausgeber: ResearchSquare
DOI: 10.21203/rs.3.rs-2158047/v1

Optimal data generation for machine learned interatomic potentials

Autoren: Connor Allen, Albert P. Bartók
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2207.11828

NOMAD: A distributed web-based platform for managing materials science research data

Autoren: Scheidgen et al.
Veröffentlicht in: Journal of Open Source Software, Ausgabe 8, 2023, ISSN 2475-9066
Herausgeber: Journal of Open Source Software
DOI: 10.21105/joss.05388

Absorption versus Adsorption: High-Throughput Computation of Impurities in 2D Materials

Autoren: Joel Davidsson, Fabian Bertoldo, Kristian S. Thygesen, Rickard Armiento
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2207.05353

Data-driven discovery of novel 2D materials by deep generative models

Autoren: Peder Lyngby, Kristian Sommer Thygesen
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2206.12159

Atomic Simulation Recipes: A Python framework and library for automated workflows.

Autoren: M. Gjerding, T. Skovhus, A. Rasmussen, F. Bertoldo, A. H. Larsen, J. J. Mortensen, K. S. Thygesen
Veröffentlicht in: Computational Materials Science, Ausgabe 199, 2021, Seite(n) 110731, ISSN 0927-0256
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.commatsci.2021.110731

Interpretability of machine-learning models in physical sciences.Challenges and perspectives for interoperability and reuse of heterogenous data collectionsLearning Rules for Materials Properties and Functions

Autoren: Luca M. Ghiringhelli, Draxl, M. Kuban, S. Rigamonti, M. Scheidgen, M. Boley and M. Scheffler
Veröffentlicht in: Roadmap on Machine Learning in Electronic Structure, Ausgabe 4, 2022, Seite(n) 023004, ISSN 2516-1075
Herausgeber: IOP
DOI: 10.1088/2516-1075/ac572f

Adaptively compressed exchange in the linearized augmented plane wave formalism

Autoren: D. Zavickis, K. Kacars, J. Cīmurs, and A. Gulans
Veröffentlicht in: Phys. Rev. B, Ausgabe 24699950, 2022, Seite(n) 165101, ISSN 2469-9950
Herausgeber: APS
DOI: 10.48550/arxiv.2201.10914

Recent advances in the SISSO method and their implementation in the SISSO++ code

Autoren: Thomas A. R. Purcell, Matthias Scheffler, Luca M. Ghiringhelli
Veröffentlicht in: arxiv.org, 2023, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2305.01242

GIMS: Graphical Interface for Materials Simulations

Autoren: S. Kokott, I. Hurtado, C. Vorwerk, C. Draxl, V. Blum, and M. Scheffler
Veröffentlicht in: Journal of Open Source Software, Ausgabe 6(57), 2021, Seite(n) 2767, ISSN 2475-9066
Herausgeber: NumFOCUS / Open Source Initiative
DOI: 10.21105/joss.02767

All-electron periodic G0W0 implementation with numerical atomic orbital basis functions: algorithm and benchmarks

Autoren: Xinguo Ren; Florian Merz; Hong Jiang; Yi Yao; Yi Yao; Markus Rampp; Hermann Lederer; Volker Blum; Matthias Scheffler
Veröffentlicht in: Phys. Rev. Materials, Ausgabe 5, 2021, Seite(n) 013807, ISSN 2475-9953
Herausgeber: American Physical Society
DOI: 10.1103/physrevmaterials.5.013807

Sensitivity and Dimensionality of Atomic Environment Representations used for Machine Learning Interatomic Potentials

Autoren: B. Onat, C. Ortner and J. R. Kermode
Veröffentlicht in: J. Chem. Phys., Ausgabe 153, 2020, Seite(n) 144106, ISSN 0021-9606
Herausgeber: American Institute of Physics
DOI: 10.48550/arxiv.2006.01915

OPTIMADE, an API for exchanging materials data

Autoren: Andersen, Casper W.; Armiento, Rickard; Blokhin, Evgeny; Conduit, Gareth J.; Dwaraknath, Shyam; Evans, Matthew L.; Fekete, Ádám; Gopakumar, Abhijith; Gražulis, Saulius; Merkys, Andrius; Mohamed, Fawzi; Oses, Corey; Pizzi, Giovanni; Rignanese, Gian-Marco; Scheidgen, Markus; Talirz, Leopold; Toher, Cormac; Winston, Donald; Aversa, Rossella; Choudhary, Kamal; Colinet, Pauline; Curtarolo, Stefano;
Veröffentlicht in: Scientific Data, Ausgabe Vol 8, Iss 1, 2021, Seite(n) 1-10, ISSN 2052-4463
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1038/s41597-021-00974-z

Critical assessment of G0W0 calculations for 2D materials: the example of monolayer MoS2

Autoren: Rodrigues Pela, R., Vona, C., Lubeck, S. et al.
Veröffentlicht in: npj Comput Mater, Ausgabe 10, 2024, ISSN 2057-3960
Herausgeber: Nature
DOI: 10.1038/s41524-024-01253-2

On the Uncertainty Estimates of Equivariant-Neural-Network-Ensembles Interatomic Potentials

Autoren: Shuaihua Lu, Luca M. Ghiringhelli, Christian Carbogno, Jinlan Wang, Matthias Scheffler
Veröffentlicht in: arxiv.org, 2023, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2309.00195

Ab initio approach for thermodynamic surface phases with full consideration of anharmonic effects – the example of hydrogen at Si(100)

Autoren: Y. Zhou, C. Zhu, M. Scheffler, and L. M. Ghiringhelli
Veröffentlicht in: Physical Review Letters, Ausgabe 00319007, 2022, Seite(n) 246101, ISSN 0031-9007
Herausgeber: American Physical Society
DOI: 10.48550/arxiv.2202.01193

Ab initio property characterisation of thousands of previously unknown 2D materials

Autoren: Peder Lyngby, Kristian Sommer Thygesen
Veröffentlicht in: arxiv.org, 2024, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2402.02783

The FHI-aims Code: All-electron, ab initio materials simulations towards the exascale

Autoren: Volker Blum, Mariana Rossi, Sebastian Kokott, Matthias Scheffler
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2208.12335

Learning design rules for selective oxidation catalysts from high-throughput experimentation and artificial intelligence.

Autoren: L. Foppa, C. Sutton, L. M. Ghiringhelli, S. De, P. Löser, S.A. Schunk, A. Schäfer, and M. Scheffler
Veröffentlicht in: ACS Catalysis, Ausgabe 12, 2022, Seite(n) 2223, ISSN 2155-5435
Herausgeber: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acscatal.1c04793

Electronic Properties of Functionalized Diamanes for Field-Emission Displays

Autoren: Christian Tantardini*, Alexander G. Kvashnin*, Maryam Azizi, Xavier Gonze*, Carlo Gatti, Tariq Altalhi, and Boris I. Yakobson*
Veröffentlicht in: ACS Appl. Mater. Interfaces, Ausgabe 15, 2023, ISSN 1944-8244
Herausgeber: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acsami.3c01536

Benchmark of GW Methods for Core-Level Binding Energies

Autoren: J. Li, Y. Jin, P. Rinke, W. Yang, D. Golze
Veröffentlicht in: J. Chem. Theory Comput., 2022, ISSN 1549-9618
Herausgeber: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jctc.2c00617

Equivariant analytical mapping of first principles Hamiltonians to accurate and transferable materials models

Autoren: L. Zhang, B. Onat, G. Dusson, G. Anand, R. J. Maurer, C. Ortner, and J.R. Kermode
Veröffentlicht in: npj Comp. Mater., Ausgabe 20573960, 2022, Seite(n) 158, ISSN 2057-3960
Herausgeber: npj Comp. Mater.
DOI: 10.48550/arxiv.2111.13736

Developments and applications of the OPTIMADE API for materials discovery, design, and data exchange

Autoren: Matthew L. Evans, Johan Bergsma, Andrius Merkys, Casper W. Andersen, Oskar B. Andersson, Daniel Beltrán, Evgeny Blokhin, Tara M. Boland, Rubén Castañeda Balderas, Kamal Choudhary, Alberto Díaz Díaz, Rodrigo Domínguez García, Hagen Eckert, Kristjan Eimre, María Elena Fuentes Montero, Adam M. Krajewski, Jens Jørgen Mortensen, José Manuel Nápoles Duarte, Jacob Pietryga, Ji Qi, Felipe de Je
Veröffentlicht in: arxiv.org, 2024, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2402.00572

Robust model benchmarking and bias-imbalance in data-driven materials science: a case study on MODNet

Autoren: Pierre-Paul De Breuck; Matthew Evans; Gian-Marco Rignanese
Veröffentlicht in: Journal of Physics: Condensed Matter, Ausgabe 33, 2021, Seite(n) 404002, ISSN 0953-8984
Herausgeber: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1361-648x/ac1280

Advancing Critical Chemical Processes for a Sustainable Future: Challenges for Industry and the Max Planck–Cardiff Centre on the Fundamentals of Heterogeneous Catalysis (FUNCAT)

Autoren: Michael Bowker, Serena DeBeer, Nicholas F. Dummer, Graham J. Hutchings, Matthias Scheffler, Ferdi Schüth, Stuart H. Taylor, Harun Tüysüz
Veröffentlicht in: Angewandte Chemie., Ausgabe e202209016, 2022, ISSN 1433-7851
Herausgeber: John Wiley & Sons Ltd.
DOI: 10.1002/ange.202209016

Materials Genes of Heterogeneous Catalysis from Clean Experiments and Artificial Intelligence

Autoren: Lucas Foppa; Luca Ghiringhelli; Frank Girgsdies; Maike Hashagen; Pierre Kube; Michael Hävecker; Spencer J. Carey; Andrey Tarasov; Peter Kraus; Frank Rosowski; Robert Schlögl; Annette Trunschke; Matthias Scheffler
Veröffentlicht in: MRS Bulletin, Ausgabe 46, 2021, Seite(n) 1-11, ISSN 0883-7694
Herausgeber: Materials Research Society
DOI: 10.1557/s43577-021-00165-6

CELL: a Python package for cluster expansion with a focus on complex alloys

Autoren: Santiago Rigamonti, Maria Troppenz, Martin Kuban, Axel Hübner, Claudia Draxl
Veröffentlicht in: arXiv.org, 2023, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2310.18223

Representing individual electronic states for machine learning GW band structures of 2D materials

Autoren: N. R. Knosgaard and K. S. Thygesen
Veröffentlicht in: Nature Communications, Ausgabe 13, 2022, Seite(n) 468, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-022-28122-0

Data-centric heterogeneous catalysis: identifying rules and materials genes of alkane selective oxidation

Autoren: Lucas Foppa, Frederik Rüther, Michael Geske, Gregor Koch, Frank Girgsdies, Pierre Kube, Spencer Carey, Michael Hävecker, Olaf Timpe, Andrey Tarasov, Matthias Scheffler, Frank Rosowski, Robert Schlögl, and Annette Trunschke
Veröffentlicht in: ChemRxiv, 2022, ISSN 2573-2293
Herausgeber: ChemRxiv
DOI: 10.26434/chemrxiv-2022-xmg75

Towards fully automatized GW band structure calculations: What we can learn from 60.000 self-energy evaluations.

Autoren: A. Rasmussen, T. Deilmann, and K. S. Thygesen
Veröffentlicht in: npj Computational Materials, Ausgabe 7(22), 2021, Seite(n) 1-9, ISSN 2057-3960
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41524-020-00480-7

High-throughput computational stacking reveals emergent properties in natural van der Waals bilayers.

Autoren: Pakdel, S., Rasmussen, A., Taghizadeh, A. et al.
Veröffentlicht in: Nat Commun, Ausgabe 15, 2024, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-024-45003-w

Computational exfoliation of atomically thin 1D materials with application to Majorana bound states

Autoren: H. Moustafa, P.M. Larsen, M.N. Gjerding, J.J. Mortensen, K.S. Thygesen, K.W. Jacobsen
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2204.00472

Materials Genes of CO2 Hydrogenation on Supported Cobalt Catalysts: An Artificial Intelligence Approach Integrating Theoretical and Experimental Data

Autoren: Ray Miyazaki*, Kendra S Belthle, Harun Tüysüz, Lucas Foppa*, and Matthias Scheffler
Veröffentlicht in: J. Am. Chem. Soc., 2024, ISSN 0002-7863
Herausgeber: American Chemical Society
DOI: 10.1021/jacs.3c12984

Advancing descriptor search in materials science: feature engineering and selection strategies

Autoren: B. Hoock, S. Rigamonti, and C. Draxl
Veröffentlicht in: New J. Phys., Ausgabe 24, 2022, Seite(n) 113049, ISSN 1367-2630
Herausgeber: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1367-2630/aca49c

A simple denoising approach to exploit multi-fidelity data for machine learning materials properties

Autoren: Liu, X., De Breuck, PP., Wang, L. et al.
Veröffentlicht in: npj Comput Mater, Ausgabe 8, 2022, ISSN 2057-3960
Herausgeber: Nature
DOI: 10.1038/s41524-022-00925-1

From Prediction to Action: Critical Role of Performance Estimation for Machine-Learning-Driven Materials Discovery

Autoren: Mario Boley, Felix Luong, Simon Teshuva, Daniel F Schmidt, Lucas Foppa, Matthias Scheffler
Veröffentlicht in: arXiv.org, 2023, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2311.15549

Quantum point defects in 2D materials: The QPOD database

Autoren: Fabian Bertoldo, Sajid Ali, Simone Manti, Kristian S. Thygesen
Veröffentlicht in: npj Comput Mater, Ausgabe 8, 2021, Seite(n) 56, ISSN 2057-3960
Herausgeber: npj Computational Materials
DOI: 10.48550/arxiv.2110.01961

ACEpotentials.jl: A Julia Implementation of the Atomic Cluster Expansion

Autoren: William C. Witt, Cas van der Oord, Elena Gelžinytė, Teemu Järvinen, Andres Ross, James P. Darby, Cheuk Hin Ho, William J. Baldwin, Matthias Sachs, James Kermode, Noam Bernstein, Gábor Csányi, Christoph Ortner
Veröffentlicht in: arXiv.org, 2023, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2309.03161

Self-interaction corrected SCAN functional for molecules and solids in the numeric atom-center orbital framework

Autoren: Sheng Bi, Christian Carbogno, Igor Ying Zhang, Matthias Scheffler
Veröffentlicht in: arxiv.org, 2024, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2401.11696

Indirect Band Gap Semiconductors for Thin-Film Photovoltaics: High-Throughput Calculation of Phonon-Assisted Absorption

Autoren: Jiban Kangsabanik, Mark Kamper Svendsen, Alireza Taghizadeh, Andrea Crovetto, and Kristian S. Thygesen
Veröffentlicht in: J. Am. Chem. Soc., Ausgabe 144, 2022, Seite(n) 19872, ISSN 1520-5126
Herausgeber: ACS Publications
DOI: 10.1021/jacs.2c07567

Many-core acceleration of the first-principles all-electron quantum perturbation calculations

Autoren: H. Shang, X. Duan, F. Li, L. Zhang, Z. Xu, K. Liu, H. Luo, Y. Ji, W. Zhao, W. Xue, L. Chen, and Y. Zhang
Veröffentlicht in: Computer Physics Communications, Ausgabe 00104655, 2021, Seite(n) 108045, ISSN 0010-4655
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cpc.2021.108045

Leveraging genetic algorithms to maximise the predictive capabilities of the SOAP descriptor

Autoren: Trent Barnard, Steven Tseng, James P. Darby, Albert P. Bartók, Anders Broo and Gabriele C. Sosso
Veröffentlicht in: Molecular Systems Design & Engineering, 2022, ISSN 2058-9689
Herausgeber: Royal Society of Chemistry
DOI: 10.1039/d2me00149g

TCMI: a non-parametric mutual-dependence estimator for multivariate continuous distributions.

Autoren: Regler, B., Scheffler, M. & Ghiringhelli, L.M
Veröffentlicht in: Data Min Knowl Disc, Ausgabe 36, 2022, ISSN 1573-756X
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1007/s10618-022-00847-y

Towards a Multi-Objective Optimization of Subgroups for the Discovery of Materials with Exceptional Performance

Autoren: Lucas Foppa, Matthias Scheffler
Veröffentlicht in: arXiv.org, 2023, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2311.10381

Interpretable Machine Learning for Materials Design.

Autoren: J. Dean, M. Scheffler, T. A. R. Purcell, S. V. Barabash, R. Bhowmik, T. Bazhirov
Veröffentlicht in: Journal of Materials Research, Ausgabe 38, 2023, ISSN 2044-5326
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1557/s43578-023-01164-w

Tensor-reduced atomic density representations

Autoren: James P. Darby, Dávid P. Kovács, Ilyes Batatia, Miguel A. Caro, Gus L. W. Hart, Christoph Ortner, Gábor Csányi
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2210.01705

Shared Metadata for Data-Centric Materials Science

Autoren: L.M. Ghiringhelli et al.
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2205.14774

Limits to Hole Mobility and Doping in Copper Iodide

Autoren: Joe Willis, Romain Claes, Qi Zhou, Matteo Giantomassi, Gian-Marco Rignanese, Geoffroy Hautier*, and David O. Scanlon*
Veröffentlicht in: Chem. Mater., Ausgabe 35, 2023, ISSN 0897-4756
Herausgeber: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.chemmater.3c01628

Identifying Outstanding Transition‑Metal‑Alloy Heterogeneous Catalysts for the Oxygen Reduction and Evolution Reactions via Subgroup Discovery

Autoren: Foppa, Lucas; Ghiringhelli, Luca M.
Veröffentlicht in: Topics in Catalysis, 2021, Seite(n) 1-11, ISSN 1022-5528
Herausgeber: Baltzer Science Publishers B.V.
DOI: 10.1007/s11244-021-01502-4

Fermionic Quantum Turbulence: Pushing the Limits of High-Performance Computing

Autoren: Gabriel Wlazlowski, Michael McNeil Forbes, Saptarshi Rajan Sarkar, Andreas Marek, Maciej Szpindler
Veröffentlicht in: arXiv.org, 2024, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2310.03341

Autoren: M. Kuban, S. Gabaj, W. Aggoune, C. Vona, S. Rigamonti, and C. Draxl
Veröffentlicht in: MRS Bulletin Impact, Ausgabe 08837694, 2022, Seite(n) 1, ISSN 0883-7694
Herausgeber: Materials Research Society
DOI: 10.48550/arxiv.2204.04056

Interface to high-performance periodic coupled-cluster theory calculations with atom-centered, localized basis functions

Autoren: E. Moerman, F. Hummel, A. Grüneis, A. Irmler, M. Scheffler
Veröffentlicht in: Journal of Open-Source Software, Ausgabe 24759066, 2022, Seite(n) 4040, ISSN 2475-9066
Herausgeber: Journal of Open-Source Software
DOI: 10.21105/joss.04040

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

Autoren: Francisco A. Delesma, Moritz Leucke, Dorothea Golze, Patrick Rinke
Veröffentlicht in: arXiv.org, 2024, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2310.11058

Time-frequency component of the GreenX library: minimax grids for efficient RPA and GW calculations

Autoren: Azizi, Maryam; Wilhelm, Jan; Golze, Dorothea; Giantomassi, Matteo; Panadés-Barrueta, Ramón L; Delesma, Francisco A; Buccheri, Alexander; Gulans, Andris; Rinke, Patrick; Draxl, Claudia; Gonze, Xavier
Veröffentlicht in: Journal of Open Source Software, Ausgabe 8, 2023, Seite(n) 5570, ISSN 2475-9066
Herausgeber: Journal of Open Source Software
DOI: 10.21105/joss.05570

Representations of molecules and materials for interpolation of quantum-mechanical simulations via machine learning

Autoren: Langer, M.F., Goeßmann, A. & Rupp, M.
Veröffentlicht in: npj Comput Mater, Ausgabe 8, 2022, ISSN 2057-3960
Herausgeber: Nature
DOI: 10.1038/s41524-022-00721-x

FAIR data enabling new horizons for materials research

Autoren: M. Scheffler, M. Aeschlimann, M. Albrecht, T. Bereau, H.-J. Bungartz, C.Felser, M. Greiner, A. Groß, C. Koch, K. Kremer, W. E. Nagel, M- Scheidgen, C. Wöll, and C. Draxl
Veröffentlicht in: Nature, Ausgabe 00280836, 2022, Seite(n) 635, ISSN 0028-0836
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.48550/arxiv.2204.13240

Accurate and efficient treatment of spin-orbit coupling via second variation employing local orbitals

Autoren: Cecilia Vona, Sven Lubeck, Hannah Kleine, Andris Gulans, and Claudia DraxlCecilia Vona, Sven Lubeck, Hannah Kleine, Andris Gulans, and Claudia Draxl
Veröffentlicht in: Phys. Rev. B, Ausgabe 108, 2023, ISSN 2469-9950
Herausgeber: APS
DOI: 10.1103/physrevb.108.235161

Roadmap on Electronic Structure Codes in the Exascale Era

Autoren: Vikram Gavini, Stefano Baroni, Volker Blum, David R. Bowler, Alexander Buccheri, James R. Chelikowsky, Sambit Das, William Dawson, Pietro Delugas, Mehmet Dogan, Claudia Draxl, Giulia Galli, Luigi Genovese, Paolo Giannozzi, Matteo Giantomassi, Xavier Gonze, Marco Govoni, Andris Gulans, François Gygi, John M. Herbert, Sebastian Kokott, Thomas D. Kühne, Kai-Hsin Liou, Tsuyoshi Miyazaki, Phani Motam
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2209.12747

Massively Parallel Fitting of Gaussian Approximation Potentials

Autoren: S. Klawohn, J. R. Kermode, and A. P. Bartók
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2057-3960
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2207.03803

Electronic Impurity Doping of a 2D Hybrid Lead Iodide Perovskite by Bi and Sn

Autoren: Haipeng Lu, Gabrielle Koknat, Yi Yao, Ji Hao, Xixi Qin, Chuanxiao Xiao, Ruyi Song, Florian Merz, Markus Rampp, Sebastian Kokott, Christian Carbogno, Tianyang Li, Glenn Teeter, Matthias Scheffler, Joseph J. Berry, David B. Mitzi, Jeffrey L. Blackburn, Volker Blum, and Matthew C. Beard
Veröffentlicht in: PRX Energy, Ausgabe 2, 2023, ISSN 2768-5608
Herausgeber: APS
DOI: 10.1103/prxenergy.2.023010

High-Throughput Search for Triplet Point Defects with Narrow Emission Lines in 2D Materials

Autoren: Sajid Ali*, Fredrik Andreas Nilsson, Simone Manti, Fabian Bertoldo, Jens Jørgen Mortensen, and Kristian Sommer Thygesen
Veröffentlicht in: ACS Nano, Ausgabe 17, 2023, ISSN 1936-0851
Herausgeber: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acsnano.3c04774

Artificial-intelligence-driven discovery of catalyst “genes” with application to CO2 activation on semiconductor oxides.

Autoren: A. Mazheika, Y. Wang, R. Valero, F. Vines, F. Illas, L. Ghiringhelli, S. Levchenko, and M. Scheffler
Veröffentlicht in: Nature Communications, Ausgabe 13, 2022, Seite(n) 416, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-022-28042-z

Numerical Quality Control for DFT-based Materials Databases

Autoren: C. Carbogno, K.S. Thygesen, B. Bieniek, C. Draxl, L.M. Ghiringhelli, A. Gulans, O. T. Hofmann, K. W. Jacobsen, S. Lubeck, J. J. Mortensen, M. Strange, E. Wruss, and M. Scheffler
Veröffentlicht in: npj Computational Materials, Ausgabe 8, 2022, Seite(n) 69, ISSN 2057-3960
Herausgeber: Nature
DOI: 10.1038/s41524-022-00744-4

Ab initio Green-Kubo simulations of heat transport in solids: method and implementation

Autoren: F. Knoop, M. Scheffler, and C. Carbogno
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2209.01139

Recent progress of the Computational 2D Materials Database (C2DB).

Autoren: M. N. Gjerding, A. Taghizadeh, A. Rasmussen, S. Ali, F. Bertoldo, T. Deilmann, N. R. Knøsgaard, M. Kruse, A. H. Larsen, S. Manti, T. G. Pedersen, U. Petralanda, T. Skovhus, M. K. Svendsen, J. J. Mortensen, T. Olsen and K. S. Thygesen
Veröffentlicht in: 2D Materials, Ausgabe 8, 2021, Seite(n) 044002, ISSN 2053-1583
Herausgeber: IO
DOI: 10.11583/dtu.14616660

Gaussian Approximation Potentials: theory, software implementation and application examples

Autoren: Sascha Klawohn, Gábor Csányi, James P. Darby, James R. Kermode, Miguel A. Caro, Albert P. Bartók
Veröffentlicht in: arxiv.org, 2023, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2310.03921

Improved Uncertainty Quantification for Gaussian Process Regression Based Interatomic Potentials

Autoren: P. Bartók and J. R. Kermode
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2206.08744

Anharmonicity in Thermal Insulators – An Analysis from First Principles

Autoren: F. Knoop, T.A.R. Purcell, M. Scheffler, and C. Carbogno
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2057-3960
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2209.12720

Surface science using coupled cluster theory via local Wannier functions and in-RPA-embedding: The case of water on graphitic carbon nitride

Autoren: T. Schäfer, A. Gallo, A. Irmler, F. Hummel, and A. Grüneis
Veröffentlicht in: J. Chem. Phys., Ausgabe 00219606, 2021, Seite(n) 244103, ISSN 0021-9606
Herausgeber: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/5.0074936

Automatic Identification of Crystal Structures and Interfaces via Artificial-Intelligence-based Electron Microscopy

Autoren: Andreas Leitherer, Byung Chul Yeo, Christian H. Liebscher, Luca M. Ghiringhelli
Veröffentlicht in: arxiv.org, 2023, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2303.12702

High-throughput analysis of Fröhlich-type polaron models

Autoren: Pedro Miguel M. C. de Melo, Joao C. de Abreu, Bogdan Guster, Matteo Giantomassi, Zeila Zanolli, Xavier Gonze, Matthieu J. Verstraete
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2207.00364

Influence of spin-orbit coupling on chemical bonding

Autoren: A. Gulans and C. Draxl
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2204.02751

Robust recognition and exploratory analysis of crystal structures via Bayesian deep learning.

Autoren: A. Leitherer, A. Ziletti, and L.M. Ghiringhelli
Veröffentlicht in: Nature Communications, Ausgabe 12, 2021, Seite(n) 6234, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-021-26511-5

Updates to the DScribe Library: New Descriptors and Derivatives

Autoren: Jarno Laakso, Lauri Himanen, Henrietta Homm, Eiaki V. Morooka, Marc O. J. Jäger, Milica Todorović, Patrick Rinke
Veröffentlicht in: arXiv.org, 2023, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2303.14046

DFT Exchange: Sharing Perspectives on the Workhorse of Quantum Chemistry and Materials Science

Autoren: M. Teale et al.
Veröffentlicht in: Phys. Chem. Chem. Phys., Ausgabe Advance Article, 2022, ISSN 1463-9076
Herausgeber: Royal Society of Chemistry
DOI: 10.26434/chemrxiv-2022-13j2v

Hierarchical symbolic regression for identifying key physical parameters correlated with bulk properties of perovskites

Autoren: L. Foppa, T. A. R. Purcell, S. V. Levchenko, M. Scheffler, and L. M. Ghiringhelli
Veröffentlicht in: Phys. Rev. Lett., Ausgabe 129, 2022, Seite(n) 055301, ISSN 0031-9007
Herausgeber: American Physical Society
DOI: 10.1103/physrevlett.129.055301

Hybrid Materials: Still Challenging for Ab Initio Theory?

Autoren: Ignacio Gonzalez Oliva; Benedikt Maurer; Ben Alex; Sebastian Tillack; Maximilian Schebek; Claudia Draxl
Veröffentlicht in: Phys. Status Solidi A, Ausgabe 221, 2023, ISSN 1862-6319
Herausgeber: Wiley
DOI: 10.1002/pssa.202300170

An AI-toolkit to develop and share research into new materials

Autoren: L. M. Ghiringhelli
Veröffentlicht in: Nature Review Physics, Ausgabe 25225820, 2021, Seite(n) 724, ISSN 2522-5820
Herausgeber: Nature Reviews Physics
DOI: 10.1038/s42254-021-00373-8

Exploring and machine learning structural instabilities in 2D materials

Autoren: Manti, S., Svendsen, M.K., Knøsgaard, N.R. et al.
Veröffentlicht in: npj Comput Mater, Ausgabe 9, 2023, ISSN 2057-3960
Herausgeber: Nature
DOI: 10.1038/s41524-023-00977-x

Jobflow: Computational Workflows Made Simple.

Autoren: Rosen et al.
Veröffentlicht in: Journal of Open Source Software, 2024, ISSN 2475-9066
Herausgeber: JOSS
DOI: 10.21105/joss.05995

Density-of-states similarity descriptor for unsupervised learning from materials data

Autoren: M. Kuban, S. Rigamonti, M. Scheidgen, and C. Draxl
Veröffentlicht in: Sci. Data, Ausgabe 20524463, 2022, Seite(n) 646, ISSN 2052-4463
Herausgeber: Sci. Data
DOI: 10.48550/arxiv.2201.02187

Roadmap: Organic-inorganic hybrid perovskite semiconductors and devices.

Autoren: L. Schmidt-Mende, V. Dyakonov, S. Olthof, F. Ünlü, K. Moritz, T. Lê, S. Mathur, A. D. Karabanov, D. C. Lupascu, L. Herz, A. Hinderhofer, F. Schreiber, A. Chernikov, D. A. Egger, O. Shargaieva, C. Cocchi, E. Unger, M. Saliba, M. Malekshahi Byranvand, M. Kroll, F. Nehm, K. Leo, A. Redinger, J. Höcker, T. Kirchartz, J. Warby, E. Gutierrez-Partida, D. Neher, M. Stolterfoht, U. Würfel, M. Unmüssi
Veröffentlicht in: APL Materials, Ausgabe 9, 2021, Seite(n) 109202, ISSN 2166-532X
Herausgeber: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/5.0047616

matscipy: materials science at the atomic scale with Python

Autoren: Grigorev, P.; Frérot, L.; Birks, F.; Gola, A.; Golebiowski, J.; Grießer, J.; Hörmann, J.; Klemenz, A.; Moras, G.; Nöhring, W.; Oldenstaedt, J.; Patel, P.; Reichenbach, T.; Shenoy, L.; Walter, M.; Wengert, S. ; https://orcid.org/0000-0002-8008-1482; Kermode, J.; Pastewka, L.
Veröffentlicht in: The Journal of Open Source Software (JOSS), Ausgabe 9, 2024, Seite(n) 5668, ISSN 2475-9066
Herausgeber: The Journal of Open Source Software (JOSS)
DOI: 10.21105/joss.05668

Accelerating Materials-Space Exploration by Mapping Materials Properties via Artificial Intelligence: The Case of the Lattice Thermal Conductivity

Autoren: T. Purcell, M. Scheffler, L. M. Ghiringhelli, C. Carbogno
Veröffentlicht in: Arxiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: Arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2204.12968

Enhancing Metallicity and Basal Plane Reactivity of 2D Materials via Self-Intercalation

Autoren: Stefano Americo*, Sahar Pakdel, and Kristian Sommer Thygesen
Veröffentlicht in: ACS Nano, Ausgabe 18, 2024, ISSN 1936-0851
Herausgeber: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acsnano.3c08117

Hundreds of new, stable, one-dimensional materials from a generative machine learning model

Autoren: Hadeel Moustafa, Peder Meisner Lyngby, Jens Jørgen Mortensen, Kristian S. Thygesen, Karsten W. Jacobsen
Veröffentlicht in: ArXiv.org, 2022, ISSN 2331-8422
Herausgeber: ArXiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2210.08878

The NOMAD Artificial-Intelligence Toolkit: Turning materials-science data into knowledge and understanding

Autoren: Luigi Sbailò, Ádám Fekete, Luca M. Ghiringhelli, Matthias Scheffler
Veröffentlicht in: npj Computational Materials, Ausgabe 8, 2022, Seite(n) 250, ISSN 2057-3960
Herausgeber: Nature Research
DOI: 10.1038/s41524-022-00935-z

excitingtools: An exciting Workflow Tool

Autoren: Alexander Buccheri; Fabian Peschel; Benedikt Maurer; Mara Voiculescu; Daniel T. Speckhard; Hannah Kleine; Elisa Stephan; Martin Kuban; Claudia Draxl
Veröffentlicht in: Journal of Open Source Software, Ausgabe 8, 2023, Seite(n) 5148, ISSN 2475-9066
Herausgeber: Journal of Open Source Software
DOI: 10.21105/joss.05148

Compressing Local Atomic Neighbourhood Descriptors

Autoren: J. P. Darby, J. R. Kermode and G. Csányi
Veröffentlicht in: Npj Computational Materials, Ausgabe 8, 2022, Seite(n) 166, ISSN 2057-3960
Herausgeber: Nature
DOI: 10.48550/arxiv.2112.13055

Beyond the Fourth Paradigm — the Rise of AI

Autoren: Andreas Marek; Markus Rampp; Klaus Reuter; Erwin Laure
Veröffentlicht in: 2023 IEEE 19th International Conference on e-Science (e-Science), 2023, Seite(n) 1-4
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/e-science58273.2023.10254904

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