Understanding and Machine Learning of Materials Properties with Quantum-Chemical Bonding Analysis
- Bonds and local atomic environments are crucial descriptors for material properties. They have been used to create design rules for materials and are used as features in machine learning of material properties. This talk will show how our recently developed tools, that automatically perform quantum chemical bond analysis and enable the study of chemical bonds and local atomic environments, accelerate and improve the development of such heuristics and machine-learned models for materials properties.
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; Bonds; DFT |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Material |
Material / Materialdesign | |
Veranstaltung: | Accelerate Conference 2023 |
Veranstaltungsort: | Toronto, Canada |
Beginndatum der Veranstaltung: | 22.08.2023 |
Enddatum der Veranstaltung: | 25.08.2023 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 05.09.2023 |
Referierte Publikation: | Nein |
Eingeladener Vortrag: | Nein |