materials-science-engineering

name	materials-science-engineering
description	Compétence niveau ingénieur/docteur en science des matériaux assistée par IA et ingénierie. Couvre materials informatics, découverte de matériaux ML, DFT computationnel, cristallographie, polymères AI, composites, matériaux 2D, nanomatériaux, métaux et alliages, céramiques, et durabilité des matériaux.
category	research
tags	["materials-science","materials-informatics","DFT","ML","polymers","nanomaterials"]

Materials Science & Engineering — Compétence Recherche

Présentation

Cette compétence couvre l'état de l'art en science des matériaux computationnelle et découverte assistée par IA, à destination d'ingénieurs et chercheurs. Domaines clés : materials informatics, DFT, polymères, nanomatériaux, cristallographie, métaux, alliages, céramiques.

Materials Informatics

• High-throughput screening — criblage computationnel de vastes bibliothèques de matériaux
• Property prediction ML — prédiction de propriétés (Young modulus, hardness, thermal conductivity, band gap)
• Band gap prediction — régression et classification pour gap électronique
• Formation energy — prédiction de l'énergie de formation des composés
• Matbench — benchmark de référence pour ML en science des matériaux
• Materials Project / OQMD / AFLOW — bases de données de matériaux calculés
• CGCNN / MEGNet / SchNet — graph neural networks pour structures cristallines

DFT et Chimie Quantique

• VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) — DFT avec PAW, PBE, HSE06, DFT+U
• Quantum ESPRESSO — suite open source DFT avec pseudopotentiels
• DFT for ML datasets — génération de données d'entraînement par calculs DFT
• NMO Benchmark — Neural Molecular Orbital benchmark beyond drug discovery
• DMFT / GW / BSE — méthodes post-DFT pour corrélations électroniques
• Phonopy / PhononDB — calcul de phonons, stabilité dynamique
• ASE (Atomic Simulation Environment) — framework Python pour simulations atomistiques

Polymères et Composites

• Polymer property prediction — prédiction de Tg, viscosité, cristallinité par ML
• Self-healing polymers — matériaux auto-réparants, design assisté par simulation
• Composite optimization — optimisation des renforts, orientation fibres, empilement
• Recycling AI — tri automatisé des polymères par spectroscopie NIR + ML
• PolyBERT / Polymer GNN — modèles spécifiques aux polymères
• Molecular dynamics — LAMMPS, GROMACS pour polymères

Matériaux 2D et Nanomatériaux

• Graphene — propriétés électroniques, mécaniques, synthèse CVD
• MoS2 / WS2 / TMDs — dichalcogénures de métaux de transition, optoélectronique
• MXenes — carbures/nitrures 2D, applications stockage énergie
• Nanomaterial synthesis prediction — prédiction des paramètres de synthèse par ML
• Nanoparticles — plasmonique, drug delivery, catalyse
• Carbon nanotubes / quantum dots — propriétés et applications

Cristallographie et Structures

• XRD ML — analyse automatique de diffractogrammes, phase identification
• Crystal structure prediction (CSP) — prédiction de structures cristallines par algorithmes évolutionnaires
• Symmetry / Space groups — détermination automatique des groupes d'espace
• Pymatgen / Phonopy / CSD Python API — outils computationnels cristallographie
• Electron diffraction — 3D ED, MicroED, dynamical refinement

Métaux, Alliages, Céramiques

• Phase diagrams — calcul CALPHAD, Thermo-Calc, prédiction ML de phases
• Steel microstructures ML — classification d'aciers par microscopie + DL
• High-entropy alloys (HEA) — exploration de l'espace des compositions, prédiction de phases
• Ceramics fracture — mécanique de la rupture, Weibull, céramiques techniques
• Fatigue / Creep — prédiction de durée de vie par ML
• Additive manufacturing materials — optimisation des paramètres d'impression 3D métal

Catégories arXiv

• cond-mat.mtrl-sci (Materials Science)
• physics.chem-ph (Chemical Physics)
• cs.LG (Machine Learning)
• physics.comp-ph (Computational Physics)
• cond-mat.mes-hall (Mesoscale and Nanoscale Physics)

Conférences et Journaux Clés

• Nature Materials / Nature Computational Science
• npj Computational Materials
• JACS / Chemistry of Materials
• Acta Materialia
• MRS Bulletin
• Materials Horizons
• NeurIPS / ICML workshops — ML for materials

Ressources et Datasets

• Materials Project — 150k+ composés calculés DFT
• OQMD (Open Quantum Materials Database) — 1M+ composés
• AFLOW — données structurelles et propriétés
• MatBench / JARVIS-Leaderboard — benchmarks ML
• COD (Crystallography Open Database) — structures cristallines expérimentales
• NOMAD / Novel Materials Discovery — repository FAIR data
• n2p2 / DeePMD — neural network potentials

Articles de Référence

• Beyond Drug Discovery NMO Benchmark — Neural Molecular Orbital benchmark pour la chimie computationnelle
• AFLOW / Materials Project — article fondateur high-throughput screening (Jain et al., APL Materials 2013)
• CGCNN — Crystal Graph Convolutional Neural Networks (Xie & Grossman, PRL 2018)
• MEGNet — MatErials Graph Network (Chen et al., Chem. Mater. 2019)
• GNoME — Graph Networks for Materials Exploration (Merchant et al., Nature 2023)