Nanocristalli, Computazionale

LINEA DI ATTIVITÀ

LA1.10, LA1.11, LA1.12

Strumento/i principale utilizzato per IEMAP
Supercomputer ENEA (“cresco4” e “cresco6”).

Tipo di misure che sono possibili da realizzare in questo laboratorio, con questo strumento/i
Simulazioni atomistiche di sistemi quali molecole organiche, materiali allo stato solido e nanocristalli. Sviluppo di software di supporto per tali simulazioni.

Applicazione
Implementazione dei pacchetti software QMFlows e Nano-QMFlows.

Descrizione risultati raggiunti LA

Nell’ambito di questa attività si è lavorato per migliorare la generalizzabilità e l’estensibilità dei pacchetti software (linguaggio Python) QMFlows e Nano-QMFlows. Il principale dei cambiamenti è la distribuzione di questi pacchetti tramite il Python Packaging Index (PyPi), che consente un’installazione più semplice (ad esempio, pip install nano-qmflows), un migliore controllo delle versioni e la possibilità di installare binari precompilati. In secondo luogo, sono state implementate diverse nuove funzionalità in entrambi i pacchetti, in base alle esigenze dei progetti correlati che coinvolgono simulazioni atomistiche (tipicamente di chimica quantistica ma anche force fields) di sistemi quali materiali allo stato solido e nanocristalli semiconduttori. A titolo di esempio, sono stati implementati:

  • la possibilità di estrarre le pressioni da simulazioni di dinamica molecolare in modo automatizzato, uno strumento particolarmente importante per lo studio di materiali allo stato solido;
  • la gestione e validazione delle proprietà e dei workflow che coinvolgono calcoli di tipo “unrestricted”, estendendo così gli strumenti disponibili anche a sistemi contenenti ioni “open-shell”;
  • il supporto, notevolmente ampliato, per più tipi di set di basi e funzionali di scambio-correlazione (ad esempio HSE06, comunemente usato per i semiconduttori per ottenere valori realistici di band-gap) nei vari workflow di Nano-QMFlows.

Per una panoramica più completa, è possibile consultare i documenti CHANGELOG.md, inclusi nelle repositories sopra citate. Infine, questa attività ha permesso di apportare notevoli miglioramenti alla documentazione, ai test e agli esempi sia di QMFlows che Nano-QMFlows. In particolare, nella documentazione di Nano-QMFlows è stato inserito, per ogni workflow, un tutorial (con vari livelli di difficoltà) che ripercorre passo passo la preparazione dell’input, l’esecuzione del workflow e l’interpretazione dei risultati. Questo ha facilitato l’utilizzo di QMFlows e Nano-QMFlows per la preparazione e l’esecuzione di calcoli anche per utenti con un background di tipo sperimentale, permettendo loro di focalizzarsi soltanto sull’aspetto di interpretazione dei risultati ottenuti in relazione agli esperimenti da loro effettuati in laboratorio.

Risultati attesi nel POA

Trasformazione dell’attuale pacchetto QMflows in un pacchetto più completo, attraverso:

  • Implementazione all’interno di QMflows di diversi codici di chimica computazionale, in particolare quelli basati sulla chimica dello stato solido.
  • Implementazione di un web-interface per la generazione facilitata dei workflow.
REFERENTE/I

Liberato Manna – Istituto Italiano di Tecnologia

Genova (GE)

FIGURE CON RELATIVE DIDASCALIE ESAUSTIVE

Figura 1

Didascalia

Estratto della documentazione di QMFlows, che mostra all’utilizzatore come gli argomenti forniti dall’utente e le impostazioni predefinite per le ottimizzazioni geometriche con i pacchetti di quantomeccanica (a) vengano automaticamente uniti dal programma con il metodo dell”overlay” (b).

Figura 2

Didascalia

Estratto della documentazione di Nano-QMFlows, che illustra (a) il workflow effettuato dal software per il calcolo degli hamiltoniani che descrivono il comportamento e l’accoppiamento tra gli stati eccitati di un sistema molecolare e (b) i semplici passi necessari all’utente per ottenere tali proprietà, descritti in dettaglio nel relativo tutorial.

Deliverable consegnati con questo LA

D1.10, D1.11.

Livello di innovazione

I software descritti rappresentano in generale un’innovazione rispetto allo stato dell’arte, in quanto programmi di questo tipo, per l’automatizzazione e la gestione dei workflow di simulazioni atomistiche su nanocristalli semiconduttori, non esistono nella comunità scientifica. In questa LA, sono state estese le funzionalità dei pacchetti software QMFlows e Nano-QMFlows per assistere la ricerca di materiali semiconduttori (sia allo stato solido che sotto forma di nanocristalli semiconduttori) sempre più performanti, permettendo così di includere materiali con composizioni ioniche sempre più complesse (ad esempio sistemi “open-shell”) e con livelli di teorica sempre più elevati (ad esempio funzionali di scambio-correlazione ibridi) e anche di estrarre un numero crescente proprietà dalle simulazioni atomistiche effettuate. Inoltre, sono stati preparati i pacchetti software QMFlows e Nano-QMFlows al loro utilizzo anche da parte di utenti anche non esperti tramite l’inserimento di molteplici files di test, esempi, e l’ampiamento della documentazione, che comprende adesso, per ogni tipo di workflow, una dedicata sezione di “tutorial”. Quest’ultimo punto si è rivelato essenziale per un’efficace diffusione di questi strumenti alla comunità scientifica, come dimostrato nel punto seguente (disseminazione).

Disseminazione

CyberTraining workshop 2021 “University of Buffalo, SUNY” 14-16 Giugno 2021 (virtual). Presentazione orale “Qmflows and Nano-qmflows workflows” di Juliette Zito.