High-throughput Computational Screening With Chemical Heuristics, Workflows, and Machine Learning
- Within my talk, I have introduced the audience to high-throughput materials discovery with the help of workflow tools, machine learning and chemical heuristics. I started with a general introduction to the Materials Project software infrastructure and databases such as the Materials Project and NOMAD. Then, I dived into machine learning tasks relying on chemical bonding information, machine-learned interatomic potentials, and experimental data. Target properties of the machine-learning tasks were thermal properties, phonons, magnetism and synthesizability.
| Autor*innen: | Janine GeorgeORCiD |
|---|---|
| Dokumenttyp: | Vortrag |
| Veröffentlichungsform: | Präsentation |
| Sprache: | Englisch |
| Jahr der Erstveröffentlichung: | 2025 |
| Organisationseinheit der BAM: | 6 Materialchemie |
| 6 Materialchemie / 6.6 Digitale Materialchemie | |
| DDC-Klassifikation: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten |
| Freie Schlagwörter: | High-throughput; Machine Learning; Magnetism; Materials Acceleration Platform; Materials Design; Sustainability; Synthesizability; Thermal Conductivity |
| Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Material |
| Material / Materialdesign | |
| Veranstaltung: | Seminar at the Inorganic Chemistry Laboratory in Oxford |
| Veranstaltungsort: | Oxford, United Kingdom |
| Beginndatum der Veranstaltung: | 25.09.2025 |
| Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
| Datum der Freischaltung: | 29.09.2025 |
| Referierte Publikation: | Nein |
| Eingeladener Vortrag (wissenschaftliche Konferenzen): | Nein |

