Ansys QuantumATK
Zaawansowane modelowanie atomistyczne i symulacje materiałów
projektuj materiały od pojedynczego atomu
Zaawansowane modelowanie atomistyczne i symulacje materiałów
projektuj materiały od pojedynczego atomu
QuantumATK to kompleksowe środowisko do modelowania atomistycznego oraz symulacji nanostruktur. Oprogramowanie łączy metody ab initio (DFT), półempiryczne oraz klasyczne modele molekularne, umożliwiając analizę właściwości materiałów i projektowanie nowoczesnych urządzeń już na poziomie atomowym.
Oznacza to, że oprogramowanie jest kompleksowym środowiskiem symulacyjnym, które przekształca teorię kwantową w gotowe technologie. Dzięki temu przyspieszysz rozwój nowoczesnych półprzewodników, baterii nowej generacji i nanostruktur.
Najważniejsze możliwości
Modelowanie materiałów półprzewodnikowych
Projektowanie oraz analiza struktur półprzewodnikowych, optymalizacja parametrów tranzystorów i badanie właściwości elektronowych materiałów.
Projektowanie materiałów dla baterii
Tworzenie i analiza materiałów anodowych, katodowych oraz elektrolitów dla baterii nowej generacji, w tym technologii solid-state.
Nanotechnologia
Symulacja transportu kwantowego, przewodnictwa elektrycznego i efektów tunelowania w nanostrukturach.
Modelowanie materiałów półprzewodnikowych
Projektowanie oraz analiza struktur półprzewodnikowych, optymalizacja parametrów tranzystorów i badanie właściwości elektronowych materiałów.
Projektowanie materiałów dla baterii
Tworzenie i analiza materiałów anodowych, katodowych oraz elektrolitów dla baterii nowej generacji, w tym technologii solid-state.
Nanotechnologia
Symulacja transportu kwantowego, przewodnictwa elektrycznego i efektów tunelowania w nanostrukturach.
Korzyści
| Funkcjonalność QuantumATK | Wartość | |
|---|---|---|
| Dla inżyniera | Dla managera | |
| Integracja DFT i NEGF | Możliwość precyzyjnej symulacji kwantowego transportu elektronów w strukturach półprzewodnikowych pod przyłożonym napięciem. | Eliminacja błędów projektowych na poziomie struktury elektronowej, co drastycznie zmniejsza wskaźnik odrzutów (scrap rate) w produkcji. |
| Python API i NanoLab | Intuicyjny interfejs GUI połączony z pełną automatyzacją skryptową w Pythonie i C++. Skalowalność obliczeń typu High-Throughput. | Zwiększenie przepustowości pracy zespołu inżynierskiego o kilkadziesiąt procent dzięki automatyzacji powtarzalnych analiz. |
| Rozwiązania dla baterii Solid-State | Symulacja i badanie nowych materiałów anodowych, katodowych oraz elektrolitów stałych. | Szybsze opracowanie opatentowanych technologii magazynowania energii, kluczowych w dobie transformacji energetycznej. |
| Integracja z Synopsys TCAD | Ciągły cykl pracy: od pojedynczego atomu do gotowego tranzystora (mikroprocesora) w jednym środowisku. | Skrócenie czasu wymiany danych między działami; jeden, spójny model danych zmniejsza ryzyko błędu oprogramowania. |
| Funkcjonalność QuantumATK | Wartość | |
|---|---|---|
| Dla inżyniera | Dla managera | |
| Integracja DFT i NEGF | Możliwość precyzyjnej symulacji kwantowego transportu elektronów w strukturach półprzewodnikowych pod przyłożonym napięciem. | Eliminacja błędów projektowych na poziomie struktury elektronowej, co drastycznie zmniejsza wskaźnik odrzutów (scrap rate) w produkcji. |
| Python API i NanoLab | Intuicyjny interfejs GUI połączony z pełną automatyzacją skryptową w Pythonie i C++. Skalowalność obliczeń typu High-Throughput. | Zwiększenie przepustowości pracy zespołu inżynierskiego o kilkadziesiąt procent dzięki automatyzacji powtarzalnych analiz. |
| Rozwiązania dla baterii Solid-State | Symulacja i badanie nowych materiałów anodowych, katodowych oraz elektrolitów stałych. | Szybsze opracowanie opatentowanych technologii magazynowania energii, kluczowych w dobie transformacji energetycznej. |
| Integracja z Synopsys TCAD | Ciągły cykl pracy: od pojedynczego atomu do gotowego tranzystora (mikroprocesora) w jednym środowisku. | Skrócenie czasu wymiany danych między działami; jeden, spójny model danych zmniejsza ryzyko błędu oprogramowania. |
Zaawansowane metody obliczeniowe
DFT
(Density Functional Theory)
NEGF
(Non-Equilibrium Green's Functions)
Classical & Machine-Learned
Force Fields
Many-Body
Perturbation Theory (GW)
Dobór odpowiedniej metody pozwala zachować równowagę pomiędzy dokładnością obliczeń a czasem symulacji.
DFT
(Density Functional Theory)
NEGF
(Non-Equilibrium Green's Functions)
Classical & Machine-Learned
Force Fields
Many-Body
Perturbation Theory (GW)
Dobór odpowiedniej metody pozwala zachować równowagę pomiędzy dokładnością obliczeń a czasem symulacji.
Środowisko pracy
Graficzne środowisko umożliwiające budowę modeli atomowych, konfigurację obliczeń oraz analizę wyników.
Rozbudowany interfejs programistyczny pozwalający automatyzować procesy, tworzyć własne skrypty i integrować QuantumATK z innymi narzędziami inżynierskimi.
Graficzne środowisko umożliwiające budowę modeli atomowych, konfigurację obliczeń oraz analizę wyników.
Rozbudowany interfejs programistyczny pozwalający automatyzować procesy, tworzyć własne skrypty i integrować QuantumATK z innymi narzędziami inżynierskimi.
3 główne przewagi QuantumATK
QuantumATK rozwiązuje największy problem w projektowaniu nowoczesnych technologii: łączy teorię kwantową z praktyczną inżynierią w jednym, spójnym programie.
1. Połączenie DFT i NEGF – Symulacja prądu pod napięciem
Większość programów bada materiały tylko w stanie spoczynku. QuantumATK idzie krok dalej – pozwala sprawdzić, jak prąd elektryczny płynie przez nanostrukturę podłączoną do napięcia.
- Co to oznacza w praktyce? Możesz symulować rzeczywiste warunki pracy komponentów: mierzyć charakterystyki prądowo-napięciowe (I-V), prądy upływu oraz efekty tunelowania.
- Zastosowanie: projektowanie nowoczesnych tranzystorów (np. GAA, nanodrutów), złączy p-n oraz barier tunelowych.
Badasz działające urządzenie i jego reakcję na prąd, a nie tylko strukturę samego materiału.
2. Integracja z Synopsys TCAD – od atomu do gotowego mikroprocesora
QuantumATK buduje pomost między fizyką atomową a inżynierią produkcji. Wyniki obliczeń kwantowych (np. informacje o tym, jak poruszają się elektrony w nowym materiale) możesz od razu przenieść do programów projektujących całe układy scalone (narzędzia TCAD).
- Płynny przepływ pracy: Dane o defektach sieci czy strukturze pasmowej z poziomu atomów automatycznie stają się parametrami wejściowymi dla symulacji makroskopowych.
- Zastosowanie: Kluczowe rozwiązanie dla największych fabryk półprzewodników (Intel, TSMC, Samsung) przy projektowaniu architektur poniżej 3 nm.
Skracasz czas wdrożenia nowych materiałów do produkcji, eliminując kosztowną metodę prób i błędów w laboratorium.
3. Sterowanie przez Python API – automatyzacja zamiast ręcznego klikania
Nie musisz konfigurować każdej symulacji ręcznie w interfejsie graficznym. Sercem QuantumATK jest otwarte środowisko Python API, które pozwala w pełni zaprogramować i zautomatyzować pracę.
- Skala High-Throughput: Możesz napisać prosty skrypt, który automatycznie stworzy i przetestuje tysiące wariantów materiałów jednocześnie.
- Nowoczesne podejście: Łatwo połączysz QuantumATK z zewnętrznymi bazami danych, klastrami obliczeniowymi czy algorytmami Sztucznej Inteligencji (Machine Learning).
Zastępujesz powtarzalną, manualną pracę inżyniera automatycznymi procesami, które bezpiecznie liczą się same w tle.
Dla kogo jest QuantumATK?
QuantumATK został stworzony z myślą o specjalistach zajmujących się projektowaniem materiałów oraz rozwojem nowoczesnych technologii. Dzięki szerokiemu zakresowi metod obliczeniowych znajduje zastosowanie zarówno w badaniach naukowych, jak i w przemyśle.
opracowujące nowe materiały i technologie.
projektujący układy elektroniczne i tranzystory nowej generacji.
analizujące właściwości nanostruktur i materiałów funkcjonalnych.
realizujący zaawansowane symulacje atomistyczne.
rozwijające materiały dla akumulatorów litowo-jonowych oraz solid-state.
prowadzące badania z zakresu fizyki materiałowej i nanotechnologii.
opracowujące nowe materiały i technologie.
projektujący układy elektroniczne i tranzystory nowej generacji.
analizujące właściwości nanostruktur i materiałów funkcjonalnych.
realizujący zaawansowane symulacje atomistyczne.
rozwijające materiały dla akumulatorów litowo-jonowych oraz solid-state.
prowadzące badania z zakresu fizyki materiałowej i nanotechnologii.
- Projektowanie materiałów półprzewodnikowych: analiza właściwości elektronowych oraz optymalizacja struktur dla nowoczesnych układów scalonych.
- Technologie bateryjne: projektowanie materiałów anodowych, katodowych i elektrolitów dla baterii nowej generacji oraz baterii typu solid-state.
- Nanotechnologia: badanie nanorurek, nanodrutów i innych nanostruktur z uwzględnieniem efektów kwantowych.
- Transport elektronów: modelowanie przepływu elektronów w tranzystorach i elementach nanoelektronicznych z wykorzystaniem metody NEGF.
- Analiza struktury elektronowej: dokładne obliczenia metodą DFT umożliwiające przewidywanie właściwości nowych materiałów.
- Projektowanie materiałów funkcjonalnych: rozwój materiałów do fotowoltaiki, elektroniki, optoelektroniki i czujników.
- Badania naukowe i R&D: prowadzenie zaawansowanych analiz materiałowych w jednostkach badawczych oraz centrach rozwoju technologii.
- Automatyzacja procesów badawczych: tworzenie własnych workflow i skryptów z wykorzystaniem Python API.
- Projektowanie materiałów półprzewodnikowych: analiza właściwości elektronowych oraz optymalizacja struktur dla nowoczesnych układów scalonych.
- Technologie bateryjne: projektowanie materiałów anodowych, katodowych i elektrolitów dla baterii nowej generacji oraz baterii typu solid-state.
- Nanotechnologia: badanie nanorurek, nanodrutów i innych nanostruktur z uwzględnieniem efektów kwantowych.
- Transport elektronów: modelowanie przepływu elektronów w tranzystorach i elementach nanoelektronicznych z wykorzystaniem metody NEGF.
- Analiza struktury elektronowej: dokładne obliczenia metodą DFT umożliwiające przewidywanie właściwości nowych materiałów.
- Projektowanie materiałów funkcjonalnych: rozwój materiałów do fotowoltaiki, elektroniki, optoelektroniki i czujników.
- Badania naukowe i R&D: prowadzenie zaawansowanych analiz materiałowych w jednostkach badawczych oraz centrach rozwoju technologii.
- Automatyzacja procesów badawczych: tworzenie własnych workflow i skryptów z wykorzystaniem Python API.
Dowiedz się wiecej
Skontaktuj się z nami, aby dobrać odpowiednią konfigurację QuantumATK do prowadzonych badań lub projektów przemysłowych.