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Computergestütztes Design von Materialien

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#41211 / #1

Seit WiSe 2024/25

Englisch

Computational Materials Design
Computergestütztes Design von Materialien

6

Jadaun, Priyamvada

Benotet

Mündliche Prüfung

Englisch

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Hochfrequenz und Halbleiter-Systemtechnologien

34321400 FG Halbleiterbauelemente und Mikroelektroniksysteme

Keine Angabe

Kontakt


TIB 4/2-1

Krahn, Sandra

sekretariat@tmp.tu-berlin.de

http://www.tu.berlin/sam

Lernergebnisse

Materialien haben in unserer Geschichte und in unserer kollektiven Vorstellungskraft eine wichtige Rolle gespielt. In Epochen wie der "Bronze"- und der "Eisen"-Zeit entschied der Zugang zu wichtigen Materialien über die Zukunft vieler Zivilisationen. Mythische Vorstellungen trieben viele Alchemisten auf die Suche nach dem Stein der Weisen, einem imaginären Material, das Blei in Gold verwandeln sollte. In der heutigen Zeit ermöglichen hochmoderne Werkstoffe einen Großteil unserer Technologie, von Mobiltelefonen und Elektroautos bis hin zu Lasern und Raumschiffen. In diesem Kurs werden wir einen wissenschaftlichen Ansatz wählen, um diese wundersame Welt der Materialien zu verstehen und zu nutzen. Die Teilnehmer dieses Kurses werden zunächst die Grundlagen der Werkstofftheorie kennen lernen. Sie werden lernen, wie verschiedene Materialien kategorisiert werden und warum sie sich auf ihre eigene Art und Weise verhalten. Anschließend werden sie mit modernsten Simulationswerkzeugen wie der Dichtefunktionaltheorie (DFT) vertraut gemacht, mit denen sich das Verhalten eines bestimmten Materials vorhersagen lässt. Nachdem sie sich mit diesen Werkzeugen vertraut gemacht haben, wird den Studierenden beigebracht, wie sie solche Werkzeuge anwenden können, um interessante Materialien mit äußerst nützlichen Eigenschaften zu entwickeln. Die Schüler werden beispielsweise dazu angeregt, neue Materialien für die Gewinnung von Solarenergie oder den Bau eines Lasers zu entwickeln. Schließlich erhalten die Studierenden eine Einführung in die Anwendung des maschinellen Lernens bei der Entwicklung neuer Materialien. Im Rahmen dieses Kurses werden die Studierenden Fachkenntnisse erwerben, die in verschiedenen Industriezweigen wie der Halbleiterindustrie, der angewandten Chemie und der Medizintechnik genutzt werden können.

Lehrinhalte

Alle Materie in der Welt ist letztlich ein Material, und all diese wundersame Komplexität ergibt sich aus der Kombination einiger Grundelemente in verschiedenen Formen. In diesem Kurs lernen die Studierenden, wie sie die Eigenschaften eines Materials aus seinen Bestandteilen und der spezifischen Art und Weise, wie diese Elemente zusammenkommen, verstehen und vorhersagen können. Der Kurs ist grob in die folgenden Abschnitte unterteilt: 1. Einführung in die Materialtheorie: Die Materialtheorie ist eine Theorie, die entwickelt wurde, um zu erklären, warum sich ein bestimmtes Material auf eine bestimmte Weise verhält oder bestimmte Eigenschaften aufweist. 2. Grundlagen der elektronischen Struktur: Unter den verschiedenen Materialeigenschaften ist die elektronische Struktur eines Materials diejenige, die für die Elektroniktechnologie (z. B. Computer, Smartphones usw.) am wichtigsten ist. 3. Grundlagen der Dichtefunktionaltheorie (DFT): Eine bahnbrechende Theorie, die die Quantenmechanik nutzt, um Materialeigenschaften vorherzusagen. Die DFT wurde von Walter Kohn entdeckt, der dafür 1998 den Nobelpreis für Chemie erhielt. Die Studierende lernen die Grundlagen der DFT und deren Anwendung kennen. 4. Entwurf neuer Materialien mit sehr nützlichen Eigenschaften: Die Studierenden lernen, wie DFT zur Entwicklung neuer Materialien mit gewünschten Eigenschaften eingesetzt werden kann, wie z.B.: -- Elektronische und magnetische Materialien - Materialien für die Herstellung von Computerchips -- Optoelektronische Materialien - Materialien, die zum Bau von Lasern verwendet werden -- Zweidimensionale Materialien - Materialien, die für tragbare Geräte nützlich sind 5. Einführung in klassische Kraftfelder, Molekulardynamik und Monte Carlo: Anders als DFT, das auf der Längenskala einiger weniger Atome arbeitet, werden die Studenten mit Werkzeugen vertraut gemacht, die Materialeigenschaften auf größeren Skalen erklären können, z.B. auf einigen Tausend oder Zehntausend Atomen. 6. Einführung in maschinelles Lernen für die Werkstoffsimulation: Eine aufregende Entwicklung der letzten Zeit ist die Verschmelzung von maschinellem Lernen und DFT für das Materialdesign. In diesem Abschnitt wird dieses zukunftsweisende Thema vorgestellt.

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Computational Materials DesignVLWiSeen4
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Computational Materials Design (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.04.0h60.0h
Vor-/Nachbereitung15.08.0h120.0h
180.0h(~6 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Der Kurs ist eine klassische Vorlesung, die durch Multimedia-Präsentationen und Modellierungsbeispiele unterstützt wird. Die Studierenden erlernen die theoretischen Grundlagen und machen sich mit den Simulationswerkzeugen vertraut, die zur Modellierung von Materialien und deren Eigenschaften verwendet werden. Vor einer Vorlesung wird von den Studierenden erwartet, dass sie den vorgeschriebenen Text lesen. Die Vorlesung selbst wird interaktiv gestaltet und die Studierenden werden ermutigt, Fragen zu stellen. Den Studierenden werden auch Beispiele für die praktische Modellierung von Werkstoffen unter Verwendung der erlernten Simulationswerkzeuge vorgegeben.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Gute bis sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache. Grundkenntnisse in Quantenmechanik, Thermodynamik, Halbleiterphysik und Codierung.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Mündliche Prüfung

Sprache(n)

Englisch

Dauer/Umfang

30 Minuten

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Es gibt keine Anmeldeformalitäten.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)14WiSe 2024/25SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)14WiSe 2024/25SoSe 2025
Medientechnik (M. Sc.)12SoSe 2025SoSe 2025

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe