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Efeitos induzidos por interfaces em materiais quânticos: interface entre semicondutores Rashba e ferroeléctricos

Processo: 19/03663-7
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2019
Vigência (Término): 31 de julho de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
Pesquisador responsável:Gustavo Martini Dalpian
Beneficiário:Carlos Augusto Mera Acosta
Supervisor no Exterior: Alex Zunger
Instituição-sede: Centro de Ciências Naturais e Humanas (CCNH). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Colorado Boulder, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:18/11856-7 - Efeitos induzidos por interfaces em materiais quânticos, BP.PD
Assunto(s):Ferroeletricidade   Spintrônica

Resumo

O candidato possui atualmente bolsa de pós-doutorado da FAPESP. A pedido desta bolsa, mencionamos explicitamente a intenção de ele passar um ano no exterior desenvolvendo o projeto com nosso colaborador internacional, o Prof. Alex Zunger. Este projeto é baseado na ideia de que os efeitos quânticos emergentes em virtude da interface em si podem ser usados diretamente para controlar a orientação do spin. Especificamente, em vez de procurar por interfaces adequadas para diminuir os fenômenos de tunelamento quântico nos atuais modelos de dispositivos eletrônicos, propomos explorar a manipulação da interface como um mecanismo para o controle da polarização de spin i) induzindo um spin-splitting gigante tipo Rashba dopando compostos ferroelétricos com átomos pesados ou através da superfície/interfaces e ii) mudando a polarização de um material ferroelétrico para inverter a textura de spin em um semicondutor tipo Rashba. O principal objetivo deste projeto, compreender e projetar interfaces heterogêneas que permitam o controle quântico através da manipulação das ligações interfaciais, será abordado usando a teoria do funcional de densidade, cálculos "high throughput" e ferramentas analíticas de aprendizado de máquina.