Record #236728 - iMPULSE

DFG project G:(GEPRIS)405479457

Entwicklung eines Potentials für Metallorganische Gerüstverbindungen mit Neuronalen Netzen

Coordinator	Professor Dr. Jörg Behler
Grant period	2018 - 2022
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)405479457

Note: In den letzten Jahren konnten große Fortschritte in der Entwicklung von Machine Learning (ML) Potentialen für atomistische Simulationen gemacht werden. Neuronale Netze, die sehr gut geeignet sind, um den funktionalen Zusammenhang zwischen der Atomkonfiguration und der potentiellen Energie zu beschreiben, sind eine wichtige Klasse von ML Potentialen, und “Neural Network Potentials” (NNPs) wurden bereits für viele Materialien publiziert. NNPs werden mit Daten aus Elektronenstrukturrechnungen trainiert und erlauben dann die Durchführung von Simulationen großer Systeme, wobei die Genauigkeit der zugrunde liegenden Referenzmethode erhalten bleibt. In diesem Projekt sollen die Anwendbarkeit und die Genauigkeit von NNPs für organisch-anorganische Hybridmaterialien untersucht werden, die für konventionelle Potentiale eine große Herausforderung darstellen. Als prototypische und technologisch wichtige Klasse von Hybridmaterialien werden hierzu Metallorganische Gerüstverbindungen (metal-organic frameworks – MOFs) ausgewählt. MOFs bestehen aus Metalloxo-Clustern, die über organische Linkermoleküle verbunden sind und sehr stabile dreidimensionale kristalline Materialien mit großen inneren Oberflächen bilden. Ein besonderer Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Validierung des erhaltenen NNPs, das für möglichst viele MOFs anwendbar sein soll. Auch über MOFs hinaus werden die Ergebnisse dieses Projekts relevant für die Entwicklung von Potentialen für allgemeine Hybridmaterialien sein.

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Record created 2023-01-20, last modified 2024-09-27

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