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SimLab NanoMikro

Die Simulation von nanostrukturierten Materialien erfordert leistungsfähige Computer und moderne Berechnungsmethoden, beispielsweise Dichtefunktionaltheorie und Moleküldynamik.
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Experiment und Theorie ergänzend, haben Simulationen immer zunehmender Bedeutung in Materialforschung und Lebenswissenschaften. Simulationen helfen beobachtete Phänomene zu verstehen und sogar sagen Eigenschaften und Vorgänge in komplexen Systemen vorher. Besonders herausfordernd ist die Suche nach neuen Materialien und besonderen physikalischen Effekten, für welche eine experimentelle Erkundung ohne die von Simulationen gewonnenen Erkenntnisse unerschwinglich sein könnte.

Die Berechnung von Eigenschaften nanostrukturierter Materialien ist sehr aufwendig und erfordert den Einsatz von Hochleistungsarchitekturen und skalierbaren Modellen. Hierzu ist die Anpassung und Optimierung von Programmcodes auf hochleistungsfähige Multicore und hybride CPU/GPU Architekturen unerlässlich. Insbesondere stellen diese neuartigen Rechnerarchitekturen für Entwickler Herausforderungen dar, wie etwa das Management der Datenlokalität und der Rechenlastverteilung zu optimieren. Die letzteren Aspekte sind auch in unseren Querschnittsaktivitäten ausgeprägt. Andererseits haben neue Materialien sehr komplexe Morphologie, welche eine Behandlung auf verschiedenen Größen- und Zeitskalen erforderlich macht. Auf der kürzesten Zeit- und Längenskala (Femtosekunden, Nanometer) werden die Strukturen mit atomarer Auflösung modelliert und Eigenschaften werden quantenmechanisch z.B. mit Hilfe der Dichtefunktionaltheorie (DFT) berechnet. Auf längeren Skalen werden die Systeme vorwiegend klassisch mit Methoden wie klassische Molekulardynamik (MD) behandelt. Auf einer noch längeren Skala (>Millisekunden, >Mikrometer) müssen großkörnige sowie Kontinuum-Methoden (z. B. Finite Elemente) eingesetzt werden.

Team
Name Tel. E-Mail
ivan kondovWod4∂kit edu
marco berghoffVlb0∂kit edu
julian helfferichQyw7∂kit edu
asfaw yohannesSjy3∂kit edu

Mission

Das SimLab NanoMikro stellt eine Forschungs- und Support-Infrastruktur als Schnittstelle zwischen den Hochleistungsrechneranlagen und der Communities der Nanowissenschaft und Materialforschung zur Verfügung. Hauptaufgaben des SimLab bestehen in der Entwicklung, Management und effizientem Einsatz von Simulationscodes auf Hochleistungsrechnern, Entwicklung neuer effizienter Algorithmen und Bereitstellung integrierter Anwendungen und Lösungen als Mehrwertdienste für die wissenschaftliche Community. Thematisch richten sich die Aktivitäten des SimLab NanoMikro an das KIT-Zentrum NanoMikro.

Der Support wird über den SCC Service Desk im Rahmen des SCC Dienstes Wissenschaftliches Rechnen in der Forschung angeboten.

Software

Unterstützte Simulationscodes: Turbomole, VASP, NWChem, Siesta, CP2K, NAMD, LAMMPS, Gromacs

Entwickelte Software

Forschungsschwerpunkte

  • Multiskalige Modellierung und Simulation von Nanomaterialien: Materialien für organische Elektronik, Kohlenstoff-basierte Materialien, Materialien für Brennstoffzellen und Batterien

  • Einsatz neuer Verfahren (wie Workflows, Service-orientierte Architektur, Model-Driven Engineering) für die Integration und Hochskalierung der unterstützten und entwickelten Simulationscodes

Laufende Projekte

Die Aktivitäten des SimLab NanoMikro werden im Rahmen folgender gemeinschaftlicher Projekte durchgeführt:

 

 

 

 


Abgeschlossene Projekte

"Mehrskalige Modellierung und Simulation nanostrukturierter Materialien für Energiespeicherung und -Umwandlung" – ein Gemeinschaftsprojekt mit Herrn Prof. Dr. G. Schön und dem Center für Funktionale Nanostrikturen (CFN) in Karlsruhe. 

 

 

Kooperationen

Ehemalige SimLab-Mitglieder

Dr. Alexej Bagrets
Dr. Martin Brieg
Dr. Robert Maul
Dr. Velimir Meded
Dr. Angela Poschlad
Dr. Bogdan Yavorskyy

Veröffentlichungen

Ausgewählte Artikel
Titel Autoren Quelle Jahr

J. Setzler, C. Seith, M. Brieg, and W. Wenzel 

 Journal of Computational Chemistry 35, 2027-2039

2014

P. Gerstel, S. Klumpp, F. Hennrich, A. Poschlad, V. Meded, E. Blasco, W. Wenzel, M. M. Kappes and C. Barner-Kowollik 

ACS Macro Letters 3, 10-15 

2014

S. Bozic, J. Kruger, C. Sinner, B. Lutz, A. Schug and I. Kondov 

In: 6th International Workshop on Science Gateways (IWSG), 2014, 2014, 85-90 2014
B. Lutz, C. Sinner, S. Bozic, I. Kondov and A. Schug

BMC Bioinformatics 15, 292 

2014

N. Berton, F. Lemasson, A. Poschlad, V. Meded, F. Tristram, W. Wenzel, F. Hennrich, M. M. Kappes, M. Mayor 

Small 10, 360-367

2014

M. Brieg and W. Wenzel 

Journal of Chemical Theory and Computation 9(3), 1489-1498 

2013

K. V. Klenin and W. Wenzel 

The Journal of Chemical Physics 139, 054102 

2013

A. Bender, A. Poschlad, S. Bozic, and I. Kondov 

Procedia Computer Science 18, 1087 - 1096 

2013
A. Poschlad, V. Meded, R. Maul, and W. Wenzel Nanoscale Research Letters 7, 248 2012
T. Strunk, M. Wolf, M. Brieg, K. Klenin, A. Biewer, F. Tristram, M. Ernst, P.-J. Kleine, N. Heilmann, I. Kondov, and W. Wenzel

Journal of Computational Chemistry 33, 2602–2613 

2012

O. Schneider, R. H. Fogh, U. Sternberg, K. Klenin, and I. Kondov 

In "HealthGrid Applications and Technologies Meet Science Gateways for Life Sciences", S. Gesing et al. (Eds.), Studies in Health Technology and Informatics, Vol. 175, pp. 162-172, IOS Press 2012. 

2012

S. Bozic and I. Kondov 

eChallenges e-2012 Conference Proceedings 

2012

S. Bozic, I. Kondov, V. Meded, and W. Wenzel

UNICORE Summit 2012 Proceedings, May 30-31, 2012, Dresden, Germany, IAS Series, Vol. 15, pp. 15-25, Jülich (2012) 2012

K. Klenin and W. Wenzel

J. Chem. Phys. 135, 235105

2011

K. Klenin, F. Tristram, T. Strunk, and W. Wenzel

J. Comp. Chem. 32, 2647-2653

2011

I. Kondov, R. Maul, S. Bozic, V. Meded, and W. Wenzel

UNICORE Summit 2011 Proceedings, in IAS Series, Vol. 9, pp. 1-10, FZJ ZB Verlag

2011

K. Klenin, B. Strodel, D. J. Wales, and W. Wenzel

Biochimica et Biophysica Acta - Proteins and Proteomics, 1814, 977-1000

2011

M. Polok, D. V. Fedorov, A. Bagrets, P. Zahn, and I. Mertig

Phys. Rev. B 83, 245426

2011

I. Kondov, A. Verma, and W. Wenzel

Comput. Biol. Chem. 35, 230

2011

 S. Bera, F. Evers and I. Kondov

In: Computational Methods in Science and Engineering: Proceedings of the Workshop SimLabs@KIT, pp. 47-57, Karlsruhe, KIT Scientific Publishing, 2011.

2011

I. Kondov, R. Maul, K. Klenin, M. Brieg, A. Poschlad, A. Bagrets, V. Meded, and S. Bozic

Computational Methods in Science and Engineering: Proceedings of the Workshop SimLabs@KIT, pp. 5-16, Karlsruhe, KIT Scientific Publishing

2011

I. Kondov and R. Berlich

Proc. "Biologically inspired algorithms for distributed systems", ICAC '11 8th International Conference on Autonomic Computing Karlsruhe, Germany, pp. 35-42, ACM

2011
J. Li, I. Kondov, H. Wang, and M. Thoss J. Phys. Chem. C 114, 18481 2010

I. Bâldea, H. Köppel, R. Maul and W. Wenzel

J. Chem. Phys. 133, 014108

2010

F.-Q. Xie, R. Maul, Ch. Obermair, W. Wenzel, G. Schön, and Th. Schimmel

Adv. Mater. 22, 2033

2010

K. V. Klenin and W. Wenzel

J. Chem. Phys. 132, 104104 2010

I. Kondov, A. Verma and W. Wenzel

Biochemistry 48, 8195 2009