TY - CONF A1 - George, Janine T1 - Mit Hilfe künstlicher Intelligenz neue Materialien finden N2 - In diesem Vortrag für Schüler*innen, die an der nationalen Auswahl der internationalen Chemieolympiade teilnehmen, stellte ich meinen akademischen Werdegang und das Fach Materialinformatik und die Forschung in diesem Bereich vor. T2 - Landesseminar zur Internationalen Chemieolympiade in Berlin-Brandenburg CY - Berlin, Germany DA - 30.10.2022 KW - Materialinformatik KW - Automatisierung KW - Computerchemie PY - 2022 AN - OPUS4-56128 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - George, Janine T1 - Mit Hilfe künstlicher Intelligenz neue Materialien finden N2 - Dieser Vortrag wurde im Rahmen einer Outreach-Veranstaltung für Schüler*innen gehalten (https://www.hansenberg.de/lernen/hansenberg-summit/summit-2022.html). Er beschreibt, wie wir an der BAM und an anderen Institutionen nach neuen Materialien suchen. T2 - Hansenberg Summit CY - Geisenheim, Germany DA - 09.07.2022 KW - Materialdesign KW - Materialinformatik PY - 2022 AN - OPUS4-55408 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - George, Janine T1 - Data-Driven Chemical Understanding N2 - This talk presents my research on data-driven chemical understanding to graduate students in chemistry at the Graduate School Chemistry in Paris. T2 - Workshop : Practical applications of Machine Learning in chemistry: perspectives and pitfalls CY - Paris, France DA - 13.07.2022 KW - Chemical Understanding KW - Automation KW - Bonding Analysis PY - 2022 UR - https://gs-chem13.sciencesconf.org/ AN - OPUS4-55410 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - George, Janine T1 - Accelerated Materials Discovery Based on Data Analysis and Machine Learning N2 - The stability of materials is a very important property for materials discovery. In recent years, we have explored several approaches for advancing the prediction of the stability of crystals (e.g., classical chemical heuristics and machine-learned interatomic potentials). For example, we have assessed a famous chemical heuristic – the Pauling rules – regarding their usefulness for structure prediction. They are only of limited predictive power, i.e. the rules 2 to 5 only work for 13 % of all tested oxides. Furthermore, we have shown that machine-learned interatomic potentials can be used to predict phonon properties of a range of silicon allotropes accurately and, therefore, they can also be used to assess the dynamic stability of materials. To do so, we have developed new schemes to build reference databases for machine learned interatomic potentials. T2 - PACRIM & GOMD 2021 CY - Online meeting DA - 13.12.2021 KW - Data analysis KW - Machine learning KW - High-throughput computations PY - 2021 AN - OPUS4-54088 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - George, Janine T1 - Automatisierung in der Computerchemie N2 - Im Vortrag wird der aktuelle Stand zur Automatisierung in der Computerchemie und der computergestützten Materialwissenschaft besprochen. T2 - Online-Workshop des Fördervereins Chemieolympiade 2021 CY - Online meeting DA - 19.06.2021 KW - Computergestützte Materialwissenschaft KW - Automatisierung KW - Hochdurchsatz KW - Computerchemie PY - 2021 AN - OPUS4-52981 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -