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Updated: Sep 9, 2025

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Published on: April 12, 2019

Base de datos de materiales de cálculos de DFT funcionales híbridos de todos los electrones

Akhil S Nair^1,2, Lucas Foppa³, Matthias Scheffler³

¹The NOMAD Laboratory at the Fritz Haber Institute of the Max Planck Society, Faradayweg 4-6, D-14195, Berlin, Germany. nair@fhi-berlin.mpg.de.

Scientific data

|August 29, 2025

Resumen

Este estudio introduce una nueva base de datos de materiales inorgánicos utilizando cálculos funcionales híbridos avanzados. Este recurso mejora la fiabilidad de los modelos de descubrimiento de materiales e inteligencia artificial (IA) para predecir las propiedades de los materiales.

Área de la Ciencia:

Ciencias de los materiales computacionales
Informática de los materiales
La inteligencia artificial en la ciencia de los materiales

Sus antecedentes:

Las bases de datos de materiales son cruciales para descubrir materiales con propiedades mejoradas.
Las bases de datos actuales a menudo usan aproximación de gradiente generalizada (GGA), lo que limita la precisión de ciertos materiales y propiedades.
Esta limitación afecta a la fiabilidad de los modelos de inteligencia artificial (IA) entrenados en estas bases de datos.

Objetivo del estudio:

Crear una base de datos completa de materiales inorgánicos utilizando métodos computacionales más precisos.
Evaluar la estabilidad termodinámica y electroquímica de los óxidos para aplicaciones de catálisis y energía.
Para demostrar la utilidad de esta base de datos para el entrenamiento de modelos de IA.

Principales métodos:

Generación de una base de datos que contiene 7.024 materiales inorgánicos con diversas estructuras y composiciones.
La utilización de cálculos funcionales híbridos implementados en el código de todos los electrones FHI-se propone para la creación de bases de datos.
Emplear el enfoque de selección de independencia segura y dispersión del operador (SISSO) para la capacitación del modelo de IA.

Principales resultados:

Se generó con éxito una nueva base de datos de 7.024 materiales inorgánicos utilizando cálculos funcionales híbridos.
La base de datos permite una evaluación fiable de la estabilidad termodinámica y electroquímica de los óxidos.
Aplicación exitosa de la base de datos en el entrenamiento de modelos de IA para la predicción de propiedades materiales.

Conclusiones:

La nueva base de datos, construida con cálculos funcionales híbridos, mejora la fiabilidad del descubrimiento de materiales.
Este recurso es valioso para evaluar la estabilidad del óxido en aplicaciones de catálisis y energía.
La base de datos facilita el desarrollo de modelos de IA más precisos para la ciencia de los materiales.

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