Modélisation Multi-niveaux des Matériaux
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L’AGENDA DE L’ÉQUIPE
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.
Présentation de l'équipe
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.
Fiabilité des dispositifs électroniques
Nous étudions les défauts présents dans les matériaux semiconducteurs 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.
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 et bio-hybrides
Nos travaux portent sur le développement et la mise en oeuvre de méthodologies de calcul dédiées à la compréhension de la relation structure-activité des molécules biologiques, utilisées comme cibles thérapeutiques ou intégrées dans des dispositifs technologiques.
Impact des radiations sur les performances des dispositifs
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- MITI 80PRIME (2024-2027)
- SATT Maturation
- 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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