Oberflächen nach Maß
Atomistische Simulationen und KI-gestützte Materialmodellierung
Materialeigenschaften auf atomarer Ebene analysieren und gezielt vorhersagen
Das IOM untersucht Materialien und Prozesse auf atomarer Ebene mithilfe quantenchemischer Methoden, Molekulardynamik und KI-gestützter Simulationen. Ziel ist es, Struktur-Eigenschafts-Beziehungen besser zu verstehen und neue Materialien sowie Prozesse gezielt vorhersagen und optimieren zu können.
Dabei werden sowohl klassische Simulationsmethoden als auch moderne Machine-Learning-basierte Kraftfelder eingesetzt, um komplexe Systeme effizient über große Zeit- und Längenskalen hinweg zu modellieren. Die Arbeiten reichen von der Analyse chemischer Reaktionen bis hin zur Entwicklung datengetriebener Screeningverfahren für neue Materialsysteme.
Simulation und Analyse atomarer Prozesse
- Quantenchemische Berechnungen zur Analyse von Elektronenstrukturen und Reaktionsmechanismen
- Molekulardynamiksimulationen für Prozesse auf atomarer Skala
- Untersuchung von Struktur-Eigenschafts-Beziehungen in komplexen Materialsystemen
- Analyse reaktiver Prozesse und molekularer Wechselwirkungen
KI-gestützte Materialmodellierung
- Machine-Learning-basierte Kraftfeldmodelle zur Simulation großer Systeme über lange Zeitskalen mit quantenchemischer Genauigkeit
- Kombination quantenchemischer Daten mit datengetriebenen Methoden
- KI-gestützte Screeningverfahren für neue Materialien und Prozesse
Beitrag zur Material- und Prozessentwicklung
- Unterstützung der Entwicklung neuer Materialien und Oberflächen
- Beschleunigung von Simulations- und Entwicklungsprozessen
- Verbindung von atomistischem Verständnis und anwendungsnaher Modellierung
- Enge Verzahnung mit experimentellen Arbeiten am IOM
Projekte
Die molekularen Geheimnisse Stark Eutektischer Lösungsmittel
Stark Eutektische Lösungsmittel sind Mischungen aus einem Salz und einer organischen Komponente mit einem weit abgesenktem Schmelzpunkt (Eutektikum) gegenüber den Teilkomponenten. Insbesondere Mischungen basierend auf Cholin Chlorid, einem Provitamin produziert im Megatonnenmaßstab, sind in den Fokus aktueller Forschung gerückt, da dieses preiswerte, umweltfreundliche Salz mit zahlreichen organischen Verbindungen ein Eutektikum besitzt. Durch die Studie von homologen Reihen sollen wichtige molekulare Bausteine identifiziert werden, die zu dem Eutektikum und einer geringen Viskosität von Stark Eutektischen Lösungsmitteln beitragen. Hierfür sollen neben first principles auch klassische Molekulardynamik Simulationen zum Einsatz kommen, da sich diese Methodik insbesondere für die flüssige Phase bewährt hat. Ein Schwerpunkt des Antrages ist die Entwicklung eines polarisierbaren Kraftfeldes, welches die lokale Struktur, als auch kollektive Größen, wie Diffusionskonstanten, verlässlich reproduziert. Hierdurch wird die Voraussetzung geschaffen, ab inito die einzigartige Wechselwirkung von Stark Eutektischen Lösungsmitteln mit Reaktanden und Grenzflächen zu untersuchen. Im Rahmen des Projektes soll dabei die herausragende Rolle von Stark Eutektischen Lösungsmitteln in der Synthese von katalytisch aktiven Goldnanopartikeln aufgeklärt werden.
Gefördert durch DFG
Die molekularen Geheimnisse Stark Eutektischer Lösungsmittel
Stark Eutektische Lösungsmittel sind Mischungen aus einem Salz und einer organischen Komponente mit einem weit abgesenktem Schmelzpunkt (Eutektikum) gegenüber den Teilkomponenten. Insbesondere Mischungen basierend auf Cholin Chlorid, einem Provitamin produziert im Megatonnenmaßstab, sind in den Fokus aktueller Forschung gerückt, da dieses preiswerte, umweltfreundliche Salz mit zahlreichen organischen Verbindungen ein Eutektikum besitzt. Durch die Studie von homologen Reihen sollen wichtige molekulare Bausteine identifiziert werden, die zu dem Eutektikum und einer geringen Viskosität von Stark Eutektischen Lösungsmitteln beitragen. Hierfür sollen neben first principles auch klassische Molekulardynamik Simulationen zum Einsatz kommen, da sich diese Methodik insbesondere für die flüssige Phase bewährt hat. Ein Schwerpunkt des Antrages ist die Entwicklung eines polarisierbaren Kraftfeldes, welches die lokale Struktur, als auch kollektive Größen, wie Diffusionskonstanten, verlässlich reproduziert. Hierdurch wird die Voraussetzung geschaffen, ab inito die einzigartige Wechselwirkung von Stark Eutektischen Lösungsmitteln mit Reaktanden und Grenzflächen zu untersuchen. Im Rahmen des Projektes soll dabei die herausragende Rolle von Stark Eutektischen Lösungsmitteln in der Synthese von katalytisch aktiven Goldnanopartikeln aufgeklärt werden.
Gefördert durch DFG
Publikationshighlights
O. Shayestehpour, S. Zahn
Molecular Features of Reline and Homologous Deep Eutectic Solvents Contributing to Nonideal Mixing Behavior
Phys. Chem. B 124 (2020) 7586-7597, https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.0c03091
Es wurde mittels Molekulardynamik gezeigt, dass die Einbettung des Anions in das Wasserstoffbrückennetzwerk einer homologen Reihe bestehen aus Cholin Chlorid und Harnstoffderivaten direkt mit dem nichtidealen Mischungsverhalten korreliert ist. Dies erklärt die Schmelzpunkterniedrigung von Cholin Chlorid gemischt mit Harnstoff im Verhältnis 1:2.
O. Shayestehpour, S. Zahn
Structure and transport properties of LiTFSI-based deep eutectic electrolytes from machine-learned interatomic potential simulations
J. Chem. Phys. 161 (2024) 134505, https://doi.org/10.1063/5.0232631
Es wurde eine homologe Reihe mittels Molekulardynamik untersucht, wobei ein Machine Learning basiertes Kraftfeldmodell verwendet wurde. Dabei fungiert die organische Komponente als Linker zwischen zwei Lithium-Kationen, die nur einen Abstand von ca. 3 Ångström zueinander haben. Dieses Strukturmotiv beeinflusst signifikant den Diffusionsmechanismus innerhalb der untersuchten homologen Reihe.
N. Samangani, S. Zahn
Estimating the hydrogen bond strength by machine learning approaches
ACS Omega 11 (2026) 8594-8599, https://doi.org/10.1021/acsomega.5c11679
Es wurde ein Regressionsmodell zum Screenen der Stärke von Wasserstoffbrücken entwickelt. Als Eingabefeature werden neben Atomabständen und Elementtypen, Partialladungen und Bindungsordnungen herangezogen, die entweder aus einer Dichtefunktionaltheorie oder einer Tight Binding Berechnung stammen können.
Ausstattung
Das IOM kooperiert im Bereich Hochleistungsrechensysteme (HPC) mit dem Rechenzentrum der Universität Leipzig und ist als Partner in das geplante KI-Rechenzentrum Leipzig involviert. Ein Teil der HPC Infrastruktur des IOM wird am KI-Rechenzentrum Leipzig bereitgestellt werden.
Themen Promotions- Master- und Bachelorarbeiten
Bitte wenden Sie sich an Dr. Stefan Zahn, falls Sie Interesse an einer Abschlussarbeit haben.
Ansprechpartner:
