NanoEng
Pesquisa

Linhas de pesquisa

Investigação computacional em materiais bidimensionais, nanoestruturas e propriedades emergentes.

Caracterização de novos materiais em nanoescala

Predição computacional e caracterização funcional de materiais inéditos ou recém-sintetizados, em dimensionalidades diversas (0D, 1D, 2D, 3D). A linha investiga propriedades eletrônicas, mecânicas, térmicas, ópticas e magnéticas; estabilidade dinâmica via fônons e dinâmica molecular quântica; engenharia de propriedades por deformação, dopagem substitucional e defeitos topológicos. Os sistemas estudados incluem materiais baseados em carbono, boro, nitrogênio, silício, germânio, fósforo e enxofre, dichalcogenetos de metais de transição, MXenes, nitretos, pnictogênios, materiais Janus e suas heteroestruturas.

0D / 1D / 2D / 3D DFT / DFTB Fônons TMDs MXenes Janus

Nanotubos e construção de nanoestruturas a partir de redes bidimensionais

Construção sistemática de nanotubos pelo enrolamento de redes bidimensionais arbitrárias e estudo dos efeitos de quiralidade, diâmetro e curvatura sobre as propriedades fisicoquímicas desses materiais unidimensionais. Linha técnica que deu origem ao NTBuilder, ferramenta aberta desenvolvida no laboratório.

Quiralidade Curvatura NTBuilder

Dinâmica eletrônica em semicondutores orgânicos

Investigação de cristais moleculares orgânicos e semicondutores moleculares relevantes para optoeletrônica. A linha foca em propriedades estacionárias e dinâmicas de portadores de carga em cristais orgânicos e nanofitas de carbono, com ênfase em mecanismos de transporte e em estabilidade de pólarons.

Pólarons Transporte de carga Cristais moleculares Optoeletrônica

Aprendizado de máquina aplicado à ciência de materiais computacional

Desenvolvimento e aplicação de métodos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para problemas em ciência de materiais e domínios correlatos. A linha cobre potenciais interatômicos baseados em aprendizado para escalar simulações atomísticas, modelos supervisionados e não supervisionados para predição de propriedades, descoberta de descritores estruturais físico-informados e extração de relações interpretáveis entre estrutura e função. Métodos data-driven também são aplicados a problemas além da ciência de materiais quando oferecem ganho em interpretabilidade ou capacidade preditiva.

Potenciais ML Supervisionado Não supervisionado Descritores Interpretabilidade

Aplicações tecnológicas em energia, sensores e biomateriais

Aplicações de materiais nanoestruturados e métodos computacionais a problemas tecnológicos concretos. As sub-linhas abaixo concentram a maior parte das colaborações com grupos experimentais e demanda industrial.

  • Armazenamento de hidrogênio materiais nanoestruturados como suportes para H₂ com elevada capacidade gravimétrica e energias de adsorção otimizadas.
  • Eletrodos para baterias de íons (Li, Na, K) e supercapacitores cálculos de adsorção iônica, voltagens e capacitâncias em redes porosas e materiais inéditos.
  • Eletrocatálise (HER, OER, ORR, CO₂RR) identificação de sítios ativos, perfis de energia livre e seletividade em materiais funcionalizados com metais de transição.
  • Captura de CO₂ e sensores de gás adsorção seletiva e modulação de propriedades eletrônicas e ópticas como base para detecção química.
  • Solar harvesting e fotocatálise estimativa de eficiência de conversão e atividade fotocatalítica em monocamadas, heteroestruturas e scaffolds tridimensionais.
  • Membranas para purificação de água transporte molecular em membranas de grafeno-óxido e estruturas porosas, com aplicações em dessalinização e remoção de contaminantes.
  • Drug delivery e modelagem molecular biomédica estudos in silico de interações biomoleculares e materiais como plataformas para liberação controlada de fármacos.

Temas transversais e interdisciplinares

Trabalhos que extrapolam a ciência de materiais e refletem o caráter colaborativo e a versatilidade metodológica do laboratório.

  • Métodos quantitativos e decisão multicritério aplicados a problemas de gestão de risco e governança, incluindo cibersegurança e administração pública.
  • Modelagem de dispositivos eletrônicos analógicos com inspiração em sistemas biológicos, em interface com engenharia elétrica e neurociência computacional.
  • Saúde pública, ambiente e desenvolvimento humano incluindo revisões sistemáticas sobre impactos ambientais na fisiologia.
  • Sustentabilidade e química verde com aproveitamento de resíduos agrícolas em materiais funcionais.
  • Farmacologia computacional incluindo triagem de compostos naturais e estudos in silico de candidatos terapêuticos.