Masterarbeit: Entwicklung von Methoden zur quantencomputergestützten Orbitaloptimierung

Der Klimawandel und die Ressourcenknappheit sind nur zwei von vielen Faktoren, die eine kontinuierliche und nachhaltige Werkstoffentwicklung unverzichtbar machen. Der Forschungsschwerpunkt des Instituts für Werkstoff-Forschung liegt in der Entwicklung innovativer Werkstofflösungen und zugehöriger Prozesstechniken für die Bereiche Luft- und Raumfahrt, Energie, Transport und Sicherheit. In enger Zusammenarbeit mit anderen DLR-Instituten sowie nationalen und internationalen Partnern führen wir sowohl Grundlagen- als auch angewandte Forschung durch.

Das erwartet dich

Um das Verhalten innovativer Werkstoffe präzise vorherzusagen, setzen wir auf Simulationen mit klassischen Computern und Quanten Computern, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und automatisierte Test- und Analysemethoden. Diese Technologien ermöglichen es, physikalische Prozesse auf verschiedenen Längenskalen detailliert zu verstehen und effizient zu modellieren. So beschleunigen wir die Erforschung und Entwicklung neuer Materialien für die Luft- und Raumfahrt. Zu diesem Zweck entwickeln wir ein Programm zur Berechnung von Eigenschaften und der elektronischen Struktur von Materialien, an dessen Entwicklung Du im Rahmen deiner Masterarbeit beteiligt sein wirst. Ein Teil dieser Arbeit wird in englischer Sprache betreut.

Deine Aufgaben

• Entwicklung and Analyse von klassischen- und Quantenalgorithmen zur selbst-konsistenten Optimierung von periodischen Orbitalen
• Implementierung der Methoden für Anwendungen in der Materialwissenschaft
• Vergleich verschiedener Optimierungsmethoden und mit Ergebnissen ohne Orbitaloptimierung
• Zusammenarbeit in einem interdisziplinären und internationalen Team an einem hochaktuellem Thema
• Mitentwicklung an Software zur Nutzung von Quantenalgorithmen in der Materialforschung

Das bringst du mit

• Abgeschlossenes Bachelorstudium in Chemie, Physik, Mathematik, Informatik oder einem anderem relevantem Fachbereich
• Programmierkenntnisse in Python
• Wissen über Dichtefunktionaltheorie (DFT), mit ersten praktischen Erfahrungen 
• Wissen über Vielteilchenmethoden (z.B. Coupled-Cluster oder Configuration Interaction) 
• Wissen über zweite Quantisierung 
• Erfahrungen im Bereich Quantencomputing 

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 1871 ) beantwortet dir gerne:

Eric Breitbarth  
Tel.: