I ricercatori del Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) hanno ora creato un software come parte della sua distribuzione di software open source in grado di automatizzare e analizzare in modo efficiente ed efficace questi tipi di calcoli.

Gli autori hanno dimostrato l'approccio completamente automatizzato su diversi materiali tecnologicamente importanti. compreso il nitruro di gallio (la base di tutta l'illuminazione moderna a stato solido), l'ossido di gallio (un semiconduttore emergente con gap a banda ultralarga) e il titanato di stronzio (un minerale comune ampiamente studiato), con il lavoro recentemente pubblicato sul Journal of Applied Physics e selezionato come Editor's Pick come parte di un numero speciale su "Difetti nei semiconduttori".

"Questo lavoro ci ha permesso di esaminare in modo più sistematico diversi tipi di difetti nei materiali che mostrano il comportamento che stavamo cercando", ha affermato Lars Voss, coautore del lavoro.

"Effettuiamo questi tipi di calcoli manualmente da anni, ma i moderni progressi nell'elaborazione ad alto rendimento e nei software di database hanno reso questo approccio più pratico e flessibile", ha affermato lo scienziato della LLNL Joel Varley, anche lui autore dell'articolo.

Lo studio e il software open source sviluppati come parte del progetto hanno attirato l'interesse di numerosi gruppi di ricerca e industria internazionali, hanno affermato i ricercatori.

"Ora che abbiamo sviluppato una struttura per semplificare questo approccio con le moderne pratiche di database, si apre un percorso semplice per curare i dati per approcci di apprendimento automatico da applicare sistematicamente alle proprietà puntuali di difetto da parte della comunità", ha affermato Jimmy Shen, responsabile autore sull'articolo.