Materiali quantistici computazionali

Nel nostro gruppo di ricerca studiamo e modelliamo materiali quantistici utilizzando metodologie da primi principi, basate sulla soluzione numerica accurata dell’equazione di Schrödinger a molti corpi. Questi materiali mostrano una complessa interazione tra gradi di libertà elettronici, di spin, orbitali e del reticolo cristallino, dando origine a fenomeni emergenti come isolanti di Mott, transizioni di Lifshitz, polaroni, fasi magnetiche non collineari, stati multiferroici e fasi con proprietà topologiche, non spiegabili con approcci semiclassici.

Alla base della nostra ricerca vi è l’integrazione di tecniche computazionali avanzate (DFT, DFT + U, funzionali ibridi, GW, Bethe-Salpeter, dinamiche molecolari ab initio, Monte Carlo quantistico, gruppo di rinormalizzazione funzionale) con strumenti di machine learning, intelligenza artificiale e data science. Questi approcci, propri della materials informatics, permettono di accelerare la scoperta e l’analisi di nuove fasi della materia, identificando pattern nei dati complessi e costruendo modelli predittivi delle proprietà elettroniche e strutturali. L'uso sinergico di fisica teorica e AI consente di esplorare lo spazio delle fasi dei materiali in modo efficiente, offrendo nuove prospettive per la progettazione di materiali quantistici con proprietà su misura.

Collaborazioni

University of Vienna (Prof. Georg Kresse, group C. Franchini)
Ecole Polytechnique (Dr. Leonid Pourovskii)
University Antwerpen (Prof. Jaques Tempere)
Technical University of Vienna (Prof. Ulrike Diebold, Prof. Sabine Andergassen, Prof. Alessandro Toschi)
University of Würzburg (Prof. Giorgio Sangiovanni, Prof. Ronny Thomale, Prof. Ralph Claessen)
Max-Planck Institute of Hamburg (Prof. Angel Rubio)
CCQ Flatiron Institute (Prof. Andy Millis, Dr. Thomas Hahn)
University of Bologna (Prof. Samuele Sanna, Prof. Federico Boscherini)
Consiglio Nazionale delle Ricerche – IOM (Dr. Giancarlo Panaccione)
Massachusetts Institute of Technology (Prof. Riccardo Comin)