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aB IniTio calculations and MAchine learning for suPerconducting collective phenomena in novel materials "The aim of the BITMAP project ""aB-IniTio calculations and MAchine learning for suPerconducting collective phenomena in novel materials"" is to propose a workflow based on the combination of realistic Density Functional Theory (D... ver más

31/01/2024

UNIBO

269K€

Presupuesto del proyecto: 269K€

Líder del proyecto

ALMA MATER STUDIORUM UNIVERSITA DI BOLOGNA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 4 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2024-01-31

MSCA-IF-2019: Individual Fellowships

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STATOPINS Theory of statistical topological insulators 1M€ Cerrado

PROMISE ab initio PRediction Of MaterIal SynthEsis 1M€ Cerrado

Duración del proyecto: 45 meses Fecha Inicio: 2020-04-10
Fecha Fin: 2024-01-31

Líder del proyecto

ALMA MATER STUDIORUM UNIVERSITA DI BOLOGNA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 269K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "The aim of the BITMAP project ""aB-IniTio calculations and MAchine learning for suPerconducting collective phenomena in novel materials"" is to propose a workflow based on the combination of realistic Density Functional Theory (DFT) calculations with the Renormalization Group (RG) approach to superconducting Fermi surface instabilities. The latter is based on the pioneering work of Kohn-Luttinger where one can integrate out the high energy degrees of freedom perturbatively, and obtain effective attractive BCS interactions in non-s-wave channels. Once the superconducting pairing is known, as encoded in the superconducting gap function, a machine learning-based diagnostic procedure of the topological properties will be performed, upon the creation of specific ad-hoc convolutional neural networks. The project will allow the experience researcher to merge his present skills in the computational modeling of complex materials with modern concepts of machine learning, a sector that nowadays is expanding fast enough to easily foresee its applications in everyday life."

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