Inteligência Artificial aplicada à Simulações Dinâmicas e Eletrônica de Nanomateriais

• Processo: 24/18416-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Estímulo a Vocações Científicas
• Data de Início da vigência: 08 de janeiro de 2025
• Data de Término da vigência: 15 de fevereiro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
• Pesquisador responsável: Gabriel Ravanhani Schleder
• Beneficiário: Muanangani Manuel Garcia Lutundisa
• Instituição Sede: Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brasil). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Ciência de dados Simulação de dinâmica molecular Aprendizado computacional Simulação por computador Teoria do funcional da densidade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ciência de dados | Dinâmica Molecular | machine learning | Simulação Computacional | teoria do funcional da densidade | Simulação computacional de materiais

Resumo

Os potenciais interatômicos de aprendizado de máquina (MLIPs) combinam a precisão de métodos quânticos com a eficiência computacional dos campos de força clássicos, permitindo simulações de átomos, moléculas, biossistemas, sólidos, superfícies e nanomateriais. Recentemente, MLIPs avançados que utilizam representações equivariantes e redes neurais de grafos profundos, conhecidos como "modelos universais", têm se destacado. Avaliaremos a universalidade dos UIPs disponíveis, como MACE e CHGNet, em tarefas de generalização, validando sua eficiência para o fine-tuning de modelos especializados e ampliando a cobertura do espaço de materiais no dataset de treinamento. Aplicaremos esses potenciais em simulações de dinâmica molecular de interesse do LNNano, incluindo propriedades estruturais dinâmicas de nanomateriais. Exemplos incluem a simulação de experimentos do Laboratório Nacional de Nanotecnologia, como processos de ruptura de nanoflakes de materiais 2D, sistemas twisted 2D, e nanoclusters de óxidos, visualizados por microscopia de alta resolução (HRTEM) in situ. Nosso objetivo é o desenvolvimento e validação metodológica, além de resultados aplicados aos sistemas físicos mencionados. (AU)