Interfaces dans les électrolytes aqueux superconcentrés : simulations par apprentissage automat[...]

Description du sujet de thèse

Domaine

Physique de l'état condensé, chimie et nanosciences

Sujets de thèse

Interfaces dans les électrolytes aqueux superconcentrés : simulations par apprentissage automatique à l'ère exascale

Contrat

Thèse

Description de l'offre

L'un des enjeux actuels dans le domaine des batteries, pour gagner en efficacité, sécurité, et économie, est l'amélioration de la performance des électrolytes liquides. Des avancées récentes concernent notamment des milieux superconcentrés tels que les solutions WIS ("Water-In-Salts"). Leurs propriétés dépendent de manière cruciale de la chimie et de la physique des interfaces entre l'eau et les ions (Li+ pour les batteries lithium-ion mais aussi Na+, K+, Zn2+), à distance mais aussi à proximité des électrodes.

La modélisation à l'échelle atomique de ces électrolytes liquides superconcentrés impose d'étudier des structures nanoscopiques et des phénomènes se déroulant sur des temps longs. Une solution pertinente consiste à construire des potentiels par apprentissage automatique (machine learning) basés sur des trajectoires de dynamique moléculaire ab initio (AIMD). En effet, cette méthode combine à la fois une description précise des interactions entre ions et molécules d'eau, incluant aussi les ruptures et formations de liaisons chimiques, et une vitesse de calcul rapide. En particulier, le kit DeePMD a été récemment porté avec succès sur des architectures GPUs, ouvrant la voie aux calculs sur des superordinateurs exaflopiques (dont la puissance dépasse 10^18 opérations en virgule flottante par seconde). Cette étude théorique s'appuiera sur une contrepartie expérimentale, grâce à une collaboration directe avec une équipe de l'unité spécialisée en électrochimie.

Université / école doctorale

Sciences Chimiques: Molécules, Matériaux, Instrumentation et Biosystèmes (2MIB)
Paris-Saclay

Localisation du sujet de thèse

Site

Saclay

Critères candidat

Formation recommandée

Physicochimie moléculaire

Demandeur

Disponibilité du poste

01/10/2025

Personne à contacter par le candidat

POLLET Rodolphe
rodolphe.pollet@cea.fr
CEA
DRF/IRAMIS/NIMBE/LSDRM
Laboratoire Structure et Dynamique par Résonance Magnétique
Bât.137, Point Courrier #9
CEA - Centre de Saclay
91191 Gif sur Yvette, France

01 69 08 37 13

Tuteur / Responsable de thèse

POLLET Rodolphe
rodolphe.pollet@cea.fr
CEA
DRF/IRAMIS/NIMBE/LSDRM
Laboratoire Structure et Dynamique par Résonance Magnétique
Bât.137, Point Courrier #9
CEA - Centre de Saclay
91191 Gif sur Yvette, France

01 69 08 37 13

En savoir plus

https://iramis.cea.fr/nimbe/lsdrm/pisp/rodolphe-pollet/
https://iramis.cea.fr/nimbe/lsdrm/ #J-18808-Ljbffr