DFT driven Palladium-Oxide Database development for AI-Machine Learning training
Creators: name: Κλείσαρης, Γεώργιος Αυγουστή
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Βάση Δεδομένων
Οξείδιο Παλλαδίου
DFT
Database
Palladium-Oxide

description: This thesis explores the use of computational physics to create a detailed database for palladium-oxide (Pd/O) systems, with the goal of improving genetic algorithms for material modeling. Palladium and its oxides are widely used in catalytic applications, where their unique electronic, mechanical, and structural properties are key to their performance. To develop this database, high-precision Density Functional Theory (DFT) calculations were conducted using the Vienna Ab initio Simulation Package (VASP), alongside custom Python scripts for automating structure adjustments and data collection. A central aspect of this work was to capture the wide range of structures and mechanical states that Pd/O systems can exhibit. This included modeling various crystal configurations, introducing defects, and simulating the effects of strain. These efforts ensure the resulting database is robust enough to train models that can predict material behavior in diverse and realistic conditions. To achieve accurate results, advanced computational techniques like exchange-correlation functionals, pseudopotentials, and elastic property analyses were used. The database forms the backbone of machine learning models aimed at overcoming the limitations of traditional approaches by enabling predictions for configurations that have not been studied before. By incorporating detailed models of structural deformations and defects, this research provides new insights into the catalytic efficiency and mechanical resilience of Pd/O materials. In summary, this study demonstrates how computational tools, and AI can work together to accelerate the discovery of advanced materials, highlighting their potential to solve real-world challenges in industry and research.
description: Η παρούσα διατριβή διερευνά τη χρήση της υπολογιστικής φυσικής για τη δημιουργία μιας λεπτομερούς βάσης δεδομένων για συστήματα Παλλαδίου-Οξυγόνου (Pd/O), με στόχο τη βελτίωση των γενετικών αλγορίθμων για τη μοντελοποίηση υλικών. Το Παλλάδιο και τα οξείδιά του χρησιμοποιούνται ευρέως σε καταλυτικές διεργασίες, όπου οι ιδιαίτερες ηλεκτρονικές, μηχανικές και δομικές τους ιδιότητες είναι καθοριστικές για την απόδοσή τους. Για την ανάπτυξη αυτής της βάσης δεδομένων, πραγματοποιήθηκαν ακριβείς υπολογισμοί με βάση την θεωρία των συναρτησιακών της πυκνότητας (DFT), χρησιμοποιώντας το πακέτο προσομοίωσης Vienna Ab initio Simulation Package (VASP), καθώς και προγράμματα Python, που δημιουργήθηκαν για την αυτοματοποίηση της συνολικής διαδικασίας από την προσαρμογή δομών και την προετοιμασία αυτών για τις προσομοιώσεις μέχρι και την συλλογή των δεδομένων και τελική κατασκευή της βάσης δεδομένων. Κεντρικός άξονας αυτής της εργασίας ήταν η αποτύπωση του ευρέος φάσματος δομών και μηχανικών καταστάσεων που μπορούν να εμφανίσουν τα συστήματα Pd/O. Αυτό περιλάμβανε τη μοντελοποίηση διαφόρων κρυσταλλικών διαμορφώσεων, την εισαγωγή ελαττωμάτων και την προσομοίωση των επιδράσεων της παραμόρφωσης. Αυτές οι προσπάθειες διασφαλίζουν ότι η προκύπτουσα βάση δεδομένων είναι αρκετά ισχυρή ώστε να εκπαιδεύσει μοντέλα που μπορούν να προβλέψουν τη συμπεριφορά των υλικών σε διάφορες και ρεαλιστικές συνθήκες. Για την επίτευξη ακριβών αποτελεσμάτων, χρησιμοποιήθηκαν προηγμένες υπολογιστικές τεχνικές, όπως συναρτήσεις ανταλλαγής-συσχέτισης, ψευδοδυναμικά και αναλύσεις ελαστικών ιδιοτήτων. Η βάση δεδομένων αποτελεί τη ραχοκοκαλιά μοντέλων μηχανικής μάθησης, που στοχεύουν στην υπέρβαση των περιορισμών των παραδοσιακών προσεγγίσεων, επιτρέποντας την πρόβλεψη νέων μοντέλων που δεν έχουν μελετηθεί προηγουμένως. Ενσωματώνοντας λεπτομερή μοντέλα δομικών παραμορφώσεων και ελαττωμάτων, η έρευνα αυτή στοχεύει σε μελλοντική απόκτηση νέων γνώσεων σχετικά με την καταλυτική απόδοση και τη μηχανική αντοχή των υλικών Pd/O. Συμπερασματικά, η μελέτη αυτή καταδεικνύει πώς τα υπολογιστικά εργαλεία και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να συνεργαστούν για την επιτάχυνση της ανακάλυψης προηγμένων υλικών, υπογραμμίζοντας τη δυναμική τους στη λύση πραγματικών προκλήσεων στη βιομηχανία και την έρευνα.