| Processo: | 19/03663-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 31 de julho de 2020 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada |
| Pesquisador responsável: | Gustavo Martini Dalpian |
| Beneficiário: | Carlos Augusto Mera Acosta |
| Supervisor: | Alex Zunger |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Naturais e Humanas (CCNH). Universidade Federal do ABC (UFABC). Santo André , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | 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 Transistores |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Controle Eletrônico | ferroelétricidade | Rasbha | Spintrônica | Transistor | 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. (AU) | |
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