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Improved methods for theoretical materials design

English title Improved methods for theoretical materials design
Applicant Amsler Maximilian
Number 180669
Funding scheme Return CH Postdoc.Mobility
Research institution Department of Chemistry, Biochemistry and Ph University of Bern
Institution of higher education University of Berne - BE
Main discipline Condensed Matter Physics
Start/End 01.03.2019 - 29.02.2020
Approved amount 125'386.00
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All Disciplines (3)

Discipline
Condensed Matter Physics
Material Sciences
Physical Chemistry

Keywords (6)

Water Splitting; Structure Prediction; Photocatalysis; Surface; Interface; Machine Learning

Lay Summary (German)

Lead
Eine grosse Herausforderung zu Beginn des 21. Jahrhunderts ist die Erschliessung alternativer Energiequellen um den CO2 Ausstoss in die Atmosphäre zu reduzieren. Eine vielversprechende Alternative zu fossilen Brennstoffen ist Wasserstoff, welche entweder (a) direkt verbrannt werden kann um Wärme zu produzieren, oder (b) in Brennstoffzellen mit Sauerstoff reagiert zur Produktion von elektrischem Strom. In beiden Fällen entsteht lediglich umweltfreundlicher Wasser(dampf) als einziges Abfallprodukt. Der Weg zur Marktreife von Wasserstoff als Hauptenergieträger in unserer Gesellschaft erfordert jedoch die Erforschung neuer Materialien und Technologien zur effizienten Wasserspaltung.
Lay summary

Die elektrochemischen Reaktionen zur Wasserspaltung finden Hauptsächlich an den Oberflächen von Halbleitermaterialien statt. TiO2 ist eines der meist erforschten Oxidmaterialien zur photokatalytischen Wasserstoffgewinnung. In diesem Projekt werde ich neue Methoden basierend auf Machine Learning verwenden, um die Oberflächen von TiO2 Nanopartikel mit atomistischen Simulationen unter realistischen Bedingungen zu studieren. Insbesondere werde ich

  • die atomistische Oberflächenstruktur und Oberflächenrekonstruktionen verschiedener TiO2 Polymorphe studieren,
  • die thermodynamischen Eigenschaften von weniger bekannten Oberflächen bestimmen, und
  • die Morphologie verschiedener TiO2 Nanopartikel erforschen. 

Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden werde ich realistische Bedingungen in meine Modelle miteinbeziehen, z.B., die Präsenz von Wasser, Defekten, und variablen Stöchiometrien.  Das Hauptziel dieses Projektes ist es, die Oberflächen von Halbleitern besser zu verstehen um neue grundlegende Designregeln für effizientere Materialien zur Wasserstoffgewinnung zu erschliessen.

 

Direct link to Lay Summary Last update: 20.02.2019

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Publications

Publication
Optical Identification of Materials Transformations in Oxide Thin Films
Sutherland Duncan R., Connolly Aine Boyer, Amsler Maximilian, Chang Ming-Chiang, Gann Katie Rose, Gupta Vidit, Ament Sebastian, Guevarra Dan, Gregoire John M., Gomes Carla P., Bruce van Dover R., Thompson Michael O. (2020), Optical Identification of Materials Transformations in Oxide Thin Films, in ACS Combinatorial Science, 22(12), 887-894.
High-temperature conventional superconductivity in the boron-carbon system: Material trends
Saha Santanu, Di Cataldo Simone, Amsler Maximilian, von der Linden Wolfgang, Boeri Lilia (2020), High-temperature conventional superconductivity in the boron-carbon system: Material trends, in Physical Review B, 102(2), 024519-024519.
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Minima hopping method for predicting complex structures and chemical reaction pathways
AmslerMaximilian (2020), Minima hopping method for predicting complex structures and chemical reaction pathways, Springer International Publishing, Cham.
Low-Energy Phases of Bi Monolayer Predicted by Structure Search in Two Dimensions
Singh Sobhit, Zanolli Zeila, Amsler Maximilian, Belhadji Brahim, Sofo Jorge O., Verstraete Matthieu J., Romero Aldo H. (2019), Low-Energy Phases of Bi Monolayer Predicted by Structure Search in Two Dimensions, in The Journal of Physical Chemistry Letters, 10(23), 7324-7332.
Evidence for carbon clusters present near thermal gate oxides affecting the electronic band structure in SiC-MOSFET
Dutta D., De D. S., Fan D., Roy S., Alfieri G., Camarda M., Amsler M., Lehmann J., Bartolf H., Goedecker S., Jung T. A. (2019), Evidence for carbon clusters present near thermal gate oxides affecting the electronic band structure in SiC-MOSFET, in Applied Physics Letters, 115(10), 101601-101601.
Prediction of Superconductivity in Porous, Covalent Triazine Frameworks
Goesten Maarten G., Amsler Maximilian (2019), Prediction of Superconductivity in Porous, Covalent Triazine Frameworks, in ACS Materials Letters, 1(1), 30-36.
Ternary mixed-anion semiconductors with tunable band gaps from machine-learning and crystal structure prediction
Amsler Maximilian, Ward Logan, Hegde Vinay I., Goesten Maarten G., Yi Xia, Wolverton Chris (2019), Ternary mixed-anion semiconductors with tunable band gaps from machine-learning and crystal structure prediction, in Physical Review Materials, 3(3), 035404-035404.
Thermodynamics and superconductivity of SxSe1−xH3
Amsler Maximilian (2019), Thermodynamics and superconductivity of SxSe1−xH3, in Physical Review B, 99(6), 060102-060102.

Associated projects

Number Title Start Funding scheme
174475 Improved methods for theoretical materials design 01.09.2017 Advanced Postdoc.Mobility

Abstract

The proposed research is aimed at developing and applying machine learning methods to study energy materials. In particular, I will use novel artificial neural network potentials to explore the surface structures and thermodynamics of TiO2 nano particles, which are touted as promising materials for environmental friendly hydrogen production. In contrast to similar research projects, I will investigate the materials properties not only for highly idealized conditions, but in environments which reflect realistic conditions encountered in water splitting applications. Ultimately, the goal is to establish design rules for new, improved photocatalytic materials. By going beyond the conventionally used approximate conditions, the expected results from this project will be of value for a better understanding of surface structures and their chemical activity for a wide range of materials.
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