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 for materials. More and more frequently, they are used as features in machine learning. Implementations and algorithms (e.g., ChemEnv and LobsterEnv) for identifying these 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 and for machine-learning approaches. The latter relates to a general trend toward automation in density functional-based materials science. The lecture will demonstrate how our tools, that assess local atomic environments, helped to test and develop heuristics and design rules and an intuitive understanding of materials.
Autor*innen: | Janine GeorgeORCiD |
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Dokumenttyp: | Vortrag |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2023 |
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; Machine learning; Magnetism; Materials Understanding; Phonons |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Material |
Material / Materialdesign | |
Veranstaltung: | 2023 MRS Fall Meeting & Exhibit |
Veranstaltungsort: | Boston, Massachusetts, USA |
Beginndatum der Veranstaltung: | 26.11.2023 |
Enddatum der Veranstaltung: | 01.12.2023 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 04.12.2023 |
Referierte Publikation: | Nein |
Eingeladener Vortrag: | Nein |