| Processo: | 24/11016-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Fixação de Jovens Doutores |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2024 |
| Data de Término da vigência: | 31 de julho de 2026 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada |
| Acordo de Cooperação: | CNPq |
| Pesquisador responsável: | Douglas Soares Galvão |
| Beneficiário: | Bruno Bueno Ipaves Nascimento |
| Instituição Sede: | Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 24/02253-8 - Explorando novas arquiteturas bidimensionais: Propriedades Estruturais, Mecânicas e Eletrônicas de Sólidos não-van der Waals, AP.R |
| Assunto(s): | Teoria do funcional da densidade Simulação de dinâmica molecular Aprendizado computacional Materiais bidimensionais Materiais nanoestruturados |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Dft | Dinâmica Molecular | machine learning | Materiais bidimensionais | nanomaterials | Nanomateriais |
Resumo O advento do grafeno criou uma verdadeira revolução na ciência, incluindo várias áreas (física, química, ciência dos materiais, etc) e possibilitou a criação/descoberta de novos materiais com potenciais aplicações em várias áreas importantes (energia renováveis, sensores, remediação ambiental, etc). Em virtude de uma grande quantidade de nanomateriais possíveis/disponíveis, uma modelagem computacional para melhor selecionar bons candidatos para aplicações específicas é muito importante. Neste projeto pretendemos realizar um estudo das propriedades estruturais, eletrônicas e mecânicas de algumas famílias de nanoestruturas. Pretendemos estudar mais especificamente algumas classes de nanoestruturas bi-dimensionais recentemente obtidas a partir de estruturas 3D não-van der Waals (como por exemplo o hemateno, obtida a partir da hematita (3D)). A partir dos modelos atomísticos otimizados serão geradas estruturas para impressão 3D em macroescala. Pretendemos utilizar metodologias bem estabelecidas (DFT, Dinâmica Molecular, clássica e quântica). Pretendemos também utilizar métodos de inteligência artificial para selecionar as melhores estruturas para aplicações específicas. (AU) | |
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