Il Laboratorio si occupa dello studio computazionale di materiali innovativi per lo sviluppo di tecnologie energetiche, ambientali e biomediche, combinando simulazioni molecolari e tecniche di machine learning.
Laboratorio di scienza dei materiali computazionale - MEMTi
Laboratorio di
Scienza dei materiali computazionale
Il Laboratorio è specializzato nell'uso di modelli al computer per lo studio e la progettazione di nuovi materiali per l'energia, l'ambiente e le biotecnologie. Sviluppiamo modelli molecolari multiscala e utilizziamo tecniche di simulazione avanzate che consentono la caratterizzazione di proprietà fisico-chimiche altrimenti inaccessibili con approcci sperimentali.
Svolgiamo le attività di ricerca del laboratorio sfruttando tecniche all'avanguardia che vanno dalla scala sub-atomistica a quella macromolecolare, tra cui:
Svolgiamo le attività di ricerca del laboratorio sfruttando tecniche all'avanguardia che vanno dalla scala sub-atomistica a quella macromolecolare, tra cui:
- calcoli di meccanica quantistica e density functional theory (DFT),
- simulazioni di dinamica molecolare (MD) a diverse scale: ab initio, atomistica e coarse-grained,
- tecniche di simulazione avanzate: enhanced sampling, potenziali machine learning, approcci di non-equilibrio,
- machine learning e ottimizzazione data-driven di modelli, materiali e processi.
La ricerca del Laboratorio si concentra sulla comprensione dei meccanismi molecolari fondamentali per lo sviluppo tecnologico di materiali innovativi nei settori dell'energia, dell'ambiente e delle biotecnologie.
Energia e ambiente
Biotecnologie
Le principali attività del gruppo comprendono:
- calcoli di meccanica quantistica e simulazioni MD ab initio accoppiate a tecniche di simulazione avanzate che consentono di catturare i meccanismi chiave delle reazioni chimiche in sistemi reattivi complessi, compresi gli effetti dinamici dei reagenti e dell'ambiente,
- le simulazioni MD classiche all-atom (AA) e coarse-grained (CG) che combinate con tecniche di enhanced sampling e out-of-equilibrium permettono di modellare la struttura e le proprietà dinamiche di materiali e interfacce,
- metodologie machine learning e data-driven che sono utilizzate per l'ottimizzazione dei processi ingegneristici, dei modelli molecolari e dello screening delle proprietà dei materiali.
Il Laboratorio dispone di macchine GPU interne e vanta una serie di progetti approvati dal Centro nazionale svizzero di supercalcolo (CSCS).