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From DFT to machine learning: recent approaches to materials science-a review

Texto completo
Autor(es):
Schleder, Gabriel R. ; Padilha, Antonio C. M. ; Acosta, Carlos Mera ; Costa, Marcio ; Fazzio, Adalberto
Número total de Autores: 5
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: JOURNAL OF PHYSICS-MATERIALS; v. 2, n. 3, p. 46-pg., 2019-07-01.
Resumo

Recent advances in experimental and computational methods are increasing the quantity and complexity of generated data. This massive amount of raw data needs to be stored and interpreted in order to advance the materials science field. Identifying correlations and patterns from large amounts of complex data is being performed by machine learning algorithms for decades. Recently, the materials science community started to invest in these methodologies to extract knowledge and insights from the accumulated data. This review follows a logical sequence starting from density functional theory as the representative instance of electronic structure methods, to the subsequent high-throughput approach, used to generate large amounts of data. Ultimately, data-driven strategies which include data mining, screening, and machine learning techniques, employ the data generated. We show how these approaches to modern computational materials science are being used to uncover complexities and design novel materials with enhanced properties. Finally, we point to the present research problems, challenges, and potential future perspectives of this new exciting field. (AU)

Processo FAPESP: 18/11856-7 - Efeitos induzidos por interfaces em materiais quânticos
Beneficiário:Carlos Augusto Mera Acosta
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 18/05565-0 - Superfícies em semi-metal de Weyl
Beneficiário:Antonio Cláudio Michejevs Padilha
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 17/02317-2 - Interfaces em materiais: propriedades eletrônicas, magnéticas, estruturais e de transporte
Beneficiário:Adalberto Fazzio
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 16/14011-2 - Propriedades eletrônicas: interfaces entre isolantes topológicos (TI-TI)
Beneficiário:Marcio Jorge Teles da Costa
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 17/18139-6 - Machine learning e Ciência de Materiais: descoberta e design de materiais 2D
Beneficiário:Gabriel Ravanhani Schleder
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado