| Processo: | 19/11230-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2020 |
| Data de Término da vigência: | 31 de janeiro de 2022 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada |
| Pesquisador responsável: | Gustavo Martini Dalpian |
| Beneficiário: | William Fernando Espinosa García |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Naturais e Humanas (CCNH). Universidade Federal do ABC (UFABC). Santo André , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 17/02317-2 - Interfaces em Materiais: Propriedades Eletrônicas, Magnéticas, Estruturais e de Transporte, AP.TEM |
| Assunto(s): | Estados eletrônicos Métodos ab initio Aprendizado computacional |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Anti-doping | high throughput calculations | machine learning | quantum materials | Estados Eletrônicos |
Resumo Os efeitos quânticos controlam muitas das propriedades dos materiais e, às vezes, esses efeitos levam à descoberta de fenômenos incomuns. Materiais que apresentam essas características são geralmente classificados como materiais quânticos. Um desses comportamentos incomuns é a existência de anti-doping em alguns compostos. Em vez de aumentar a condutividade, a dopagem leva a um aumento da resistividade nesses materiais. Este é o caso, por exemplo, de algumas perovskitas fortemente correlacionadas e também de materiais que são usados em baterias de íons de lítio. Neste projeto, usaremos métodos ab initio, cálculos de alto rendimento e técnicas de aprendizado de máquina para procurar novos materiais que apresentem antidoping e também para estudar o efeito de dopantes explícitos nesses compostos. (AU) | |
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