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Recruté/e au CNRS, le/la chercheur/se aura à appliquer voire développer une méthodologie CSP (crystal structure prediction) pour la prédiction et le design in silico de matériaux. Elle pourra être basée sur la prédiction générative par des modèles de diffusion, les algorithmes génétiques/évolutionnaires, voire aléatoires (etc .). Des diagrammes de phases binaires et ternaires sous pression seront explorés. A partir de la structure cristalline générée, elle/il aura à déterminer à l'aide de méthodes de la chimie quantique diverses propriétés (gap d'énergie, stabilités thermodynamique, dynamique et thermale (AIMD), analyse de la liaison chimique, etc.). La rédaction de rapports d'activité réguliers et de publications scientifiques en langue anglaise constituera une des missions. Elle/il participera à l'animation scientifique du groupe de recherche ainsi qu'à l'encadrement des stagiaires.
Activités
- Exploiter des banques de données de structures cristallines par IA. Utiliser une IA générative pour la prédiction de structures cristallines prenant en compte les propriétés cristallines, Prédire de nouveaux matériaux selon plusieurs critères de sélection (énergie, propriétés mécaniques, détonation, etc ;). Utiliser les approches multi-objectifs pour le design de matériaux.
- Calculer les structures électroniques des structures cristallines générées in silico, les propriétés thermodynamiques/dynamiques (phonons)/mécaniques, simulations en dynamique moléculaire DFT/MLIP et exploiter les résultats.
- Présenter les résultats obtenus via des rapports réguliers, en conférences et par articles scientifiques.
- installation et suivi des codes de calculs sur les centres de Calcul GENCI et le cluster local
- Participer à l'animation du groupe de chimie quantique appliquée de l'IC2MP et du consortium associé aux projets ANR et autres du groupe de recherche. Interactions en langue anglaise.
- Encadrement d'étudiants en stage de recherche
Compétences
- doctorat en chimie théorique appliquée aux matériaux, en physique des matériaux, en informatique/mathématiques appliquées
- expérience forte dans les algorithmes de prédictions génératives par des modèles de diffusion et/ou
en DFT appliquée aux systèmes périodiques (ex. code VASP, xtb, QE etc) et/ou aux approches de type MLIP (Machine Learned Potentials), et/ou les approches multi-objectifs .
- connaissances approfondies de langages de programmation Python (voire C++, Fortran) et du système Unix ;
- Niveau certifié en langue anglaise, écrite et parlée.
Contexte de travail
Les travaux seront réalisés au CNRS à l'Institut de Chimie des Milieux et Matériaux de Poitiers (IC2MP - UMR CNRS 7285) dans l'équipe Catalyse et Milieux Non-conventionnels (https://ic2mp.labo.univ-poitiers.fr/).
Elle/il évoluera au sein du groupe de recherche "Chimie Quantique Appliquée" de l'IC2MP sous la direction du responsable scientifique des projets ANR Openbar et Hydroptere.
Les travaux seront réalisés au CNRS à l'Institut de Chimie des Milieux et Matériaux de Poitiers (IC2MP - UMR CNRS 7285) dans l'équipe Catalyse et Milieux Non-conventionnels (https://ic2mp.labo.univ-poitiers.fr/).
Elle/il évoluera au sein du groupe de recherche "Chimie Quantique Appliquée" de l'IC2MP sous la direction du responsable scientifique des projets ANR Openbar et Hydroptere.
Contraintes et risques
Courte mission possible
Courte mission possible