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Data-Driven Chemical Understanding with Bonding Analysis

  • Bonds and local atomic environments are crucial descriptors of material properties. They have been used to create design rules and heuristics and as features in machine learning of materials properties. Implementations and algorithms (e.g., ChemEnv and LobsterEnv) for identifying local atomic environments based on geometrical characteristics and quantum-chemical bonding analysis are nowadays available. Fully automatic workflows and analysis tools have been developed to use quantum-chemical bonding analysis on a large scale. The lecture will demonstrate how our tools, that assess local atomic environments and perform automatic bonding analysis, help to develop new machine learning models and a new intuitive understanding of materials. Furthermore, the general trend toward automation in density functional-based materials science and some of our recent contributions will be discussed.

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Autor*innen:Janine GeorgeORCiD
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2024
Organisationseinheit der BAM:6 Materialchemie
6 Materialchemie / 6.0 Abteilungsleitung und andere
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Automation; Bonding Analysis; Machine Learning; Materials Design
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Materialdesign
Veranstaltung:Otaniemi Center for Atomic-scale Materials Modeling Seminar
Veranstaltungsort:Aalto, Finland
Beginndatum der Veranstaltung:11.03.2024
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:20.03.2024
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Ja
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