Modélisation Multi-niveaux des Matériaux
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Nous développons des modèles novateurs et prédictifs pour comprendre les propriétés de la matière, combler les lacunes de l'expérience, guider et contrôler les procédés technologiques à l'échelle atomique et améliorer les performances et l'innovation.
De l'atome au procédé ...
Notre équipe développe et applique des modèles atomistiques prédictifs pour les procédés technologiques et la biologie. Nous nous appuyons pour cela sur une approche multi-échelles mettant en œuvre un large spectre de savoir-faire : calculs quantiques, Monte Carlo cinétique, développement d'outils originaux.
Modélisation atomique pour la fiabilité à long terme des dispositifs électroniques
Nous étudions les défauts à l'échelle atomique pour garantir la performance à long terme des dispositifs. Nous utilisons des simulations et modèles numériques pour caractériser les impacts des défauts sur les matériaux semi-conducteurs, ouvrant la voie à des avancées stratégiques dans la conception électronique.
Simulation des procédés et formation des couches d'interface
L'objectif principal de ces activités est de comprendre la formation des couches d'interface dans les procédés de croissance. Nous recherchons les relations entre la composition et la structure des matériaux et les paramètres technologiques des procédés utilisés.
Systèmes biologiques
Ces travaux se concentrent sur le développement de nouvelles méthodologies informatiques pour promouvoir des expériences in silico innovantes et leur application à la flexibilité structurelle des biomolécules et mécanismes d’ajustement induits.
Systèmes Bio-Hybrides
Nos réalisations concernent des modèles physiques prédictifs pour les matériaux bio-hybrides.
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- PRCE "GeSPAD" (2020-2024)
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- IQOcc PhD grant (2023-2026)
- pARTn : une implémentation de plugin de la Technique de Relaxation d'Activation pour explorer la surface des énergies potentielles
Publication : pARTn: a plugin implementation of the Activation Relaxation Technique nouveau that takes over the FIRE minimization algorithm - Matic Poberznik, Miha Gunde, Nicolas Salles, Antoine Jay, Anne Hémeryck, Nicolas Richard, Normand Mousseau, Layla Martin-Samos - Computer Physics Communication 295 (2024), 108961, doi: https://doi.org/10.1016/j.cpc.2023.108961
Gitlab : https://gitlab.com/mammasmias/artn-plugin.
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