Simulations de nanoparticules par approche machine-learning

Machine-learning approach for nanoparticles simulations

• Auteur / Autrice : Roberto Tabacco
• Direction : Julien Lam
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Milieux denses, matériaux et composants - UMET - IPS
• Date : Inscription en doctorat le 12/06/2024
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la matière, du rayonnement et de l'environnement
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : UMET - Unité Matériaux Et Transformations
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Plasticité

Mots clés

Mots clés libres

Nanoparticules

Nucléation

Dynamique moléculaire

Nanoparticles

Nucleation

Molecular dynamics

Résumé

Étude des aspects théoriques de la nucléation des systèmes granulaires et atomiques, en utilisant des techniques de dynamique moléculaire et de machine-learning.

Investigation of theoretical aspects of nucleations of granular and atomic systems, by employing molecular dynamics and machine learning techniques