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Automated quantum-chemical bonding analysis with workflow tools

  • 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, other recent workflow contributions to the Materials Project software infrastructure (pymatgen, atomate2) related to phonons and machine-learning potentials will be discussed.

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Autor*innen:Janine GeorgeORCiD
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; DFT; Machine Learning; Materials Properties; Thermodynamic Properties; Workflows
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Materialdesign
Veranstaltung:ADIS Workshop 2023
Veranstaltungsort:Tegernsee, Germany
Beginndatum der Veranstaltung:29.10.2023
Enddatum der Veranstaltung:03.11.2023
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:06.11.2023
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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