Post-doctorat - interaction spin-réseau par simulations ab initio et machine learning - h/f

La méthode MLACS (Machine Learning Assisted Canonical Sampling) [1, 2] permet de réduire drastiquement le coût des simulations AIMD (d’environ deux ordres de grandeur), tout en maintenant une précision ab initio de l’ordre de 1 meV/atome [3, 4]. Elle repose sur une approche variationnelle auto-cohérente, combinée à un apprentissage actif, pour affiner itérativement un potentiel MLIP. Contrairement aux approches traditionnelles, MLACS génère à la fois un potentiel adapté au point thermodynamique ciblé, et une distribution représentative de configurations à l’équilibre.
Cependant, les matériaux magnétiques ne sont pas encore pris en charge. En particulier, l’intégration du degré de liberté de spin dans l’ajustement du potentiel MLIP [5, 6], ainsi que l’interaction entre spin et réseau, ne sont actuellement pas disponibles, alors que ces effets sont essentiels pour comprendre la stabilité des phases.
L’objectif de ce projet postdoctoral est donc double :
1- accélérer les simulations ab initio, et
2- permettre le calcul des propriétés thermodynamiques des matériaux magnétiques (comme le fer [7]) au sein du package Mlacs.

[1] A. Castellano, F. Bottin, J. Bouchet, A. Levitt, et G. Stoltz, Phys. Rev. B 106, L161110 (2022). // [2] A. Castellano, R. Béjaud, P. Richard, O. Nadeau, C. Duval, G. Geneste, G. Antonius, J. Bouchet, A. Levitt, G. Stoltz, et F. Bottin, Machine learning assisted canonical sampling (MLACS) (2024), arXiv:2412.15370 [cond-mat.mtrl-sci]. // [3] P. Richard, A. Castellano, R. Béjaud, L. Baguet, J. Bouchet, G. Geneste, et F. Bottin, Phys. Rev. Lett. 131, 206101 (2023). // [4] F. Bottin, R. Béjaud, B. Amadon, L. Baguet, M. Torrent, A. Castellano, et J. Bouchet, Phys. Rev. B 109, L060304 (2024). // [5] M. Domina, M. Cobelli, et S. Sanvito, Phys. Rev. B 105, 214439 (2022). // [6] M. Rinaldi, M. Mrovec, A. Bochkarev, Y. Lysogorskiy, et R. Drautz, npj Comput. Mater. 10, 12 (2024). // [7] S. Nikolov, et al., Proc. Natl. Acad. Sci. 121, e2408897121 (2024).
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