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Nano-Heteroestruturas Bidimensionais: Simulações DFT e Machine Learning de Interfaces Interagentes

Processo: 20/14067-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2021
Vigência (Término): 30 de setembro de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
Pesquisador responsável:Adalberto Fazzio
Beneficiário:Rafael Luiz Heleno Freire
Instituição Sede: Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (Brasil). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:17/02317-2 - Interfaces em materiais: propriedades eletrônicas, magnéticas, estruturais e de transporte, AP.TEM
Assunto(s):Teoria do funcional da densidade   Materiais bidimensionais
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Dft | Machine-Learning | MXenos | Nano-heteroestruturas | Perovskitas 2D | Materiais Bidimensionais

Resumo

Nano-heteroestruturas formadas por perovskitas 2D, MXenos, entre outros materiais presentam propriedades eletrônicas e ópticas promissoras para aplicações em células solares, fotodetectores, e outros dispositivos optoeletrônicos. O presente projeto busca realizar um estudo abrangente baseado na teoria do funcional da densidade e em estratégias orientadas a dados tal como aprendizado de máquina para examinar as propriedades fotocatalíticas, eletrônicas e ópticas de materiais como perovskitas 2D, MXenos, e nano-heteroestruturas para aplicações em fotoeletrólise da água. A análise das propriedades de interesse destas nano-heteroestruturas 2D é de grande relevância para a comunidade científica, e poderão contribuir para o desenvolvimento de novos dispositivos optoeletrônicos como células solares mais eficientes e estáveis.

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