Cette proposition de thèse fait partie d'un laboratoire commun entre le Commissariat à l'Energie Atomique (CEA) et l'IRCER (CNRS, Université de Limoges)..
Le projet de thèse impliquera la modélisation au niveau de la théorie de la fonctionnelle de la densité de la permittivité diélectrique statique (contribution électronique) et dynamique (contribution ionique), la prédiction de la structure, ainsi que le criblage systématique des compositions d'oxydes cristallins potentiellement stables dans un large panel de bases de données expérimentales et théoriques existantes. Une grande partie du projet sera consacrée à l'automatisation de ces protocoles en exploitant les bibliothèques et plateformes existantes dédiées à la modélisation des matériaux à haut débit. L'automatisation mise en place, il deviendra progressivement possible d'entraîner des algorithmes d'apprentissage profond permettant à la fois de prédire les propriétés diélectriques à un niveau de précision comparable à la modélisation DFT et d'identifier simultanément des compositions et des structures cristallines satisfaisant les contraintes expérimentales des procédés.
Pour en savoir plus et postuler : https://psi-k.net/jobs/ph-d-position-on-data-based-materials-modelling-at/