Building Machine Learning systems for multi-atoms structures: CH3NH3PbI3 perovskite nanoparticles

In this study, we built a variety of Machine Learning (ML) systems over 23 different sizes of CH3NH3PbI3 perovskite nanoparticles (NPs) to predict the atoms in the NPs from their geometric locations. Our findings show that a specific type of ML algorithms, tree-based models which are Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Decision Trees (DT), can perfectly learn CH3NH3PbI3 perovskite NPs. Surprisingly, some popular ML algorithms such as Naive Bayes (NB), Support Vector Machines (SVM), Partial Least Squares (PLS), Regularized Logistic Regression (LR), Neural Networks (NN), Stacked Auto-Encoder Deep Neural Network (DNN), K-Nearest Neighbor (KNN) fail to learn CH3NH3PbI3 perovskite NPs

PRACTICAL DATA SCIENCE: EXAMINING THE CORRELATIONS BETWEEN STRUCTURAL AND ELECTRONIC PROPERTIES OF DIFFERENT PHASES OF TiO2 NANOPARTICLES

PRACTICAL DATA SCIENCE: EXAMINING THE CORRELATIONS BETWEEN STRUCTURAL AND ELECTRONIC PROPERTIES OF DIFFERENT PHASES OF TiO2 NANOPARTICLESAbstractIn this work, we analyze the correlations between structural and electronic properties of anatase, brookite and rutile phases TiO2 nanoparticles (NPs) using data science techniques. For this purpose, we use the geometries of three phases TiO2 NPs under heat treatment obtained from molecular dynamics (MD) simulations in the frame of DFTB+ code. We investigate the relationships among electronic properties of TiO2 and order parameter   nearest number contacts . In this architecture, the correlations among HOMO, LUMO, Energy gap , Fermi energy ,  and  have been analyzed. Our results show that there is a moderate negative correlation between  and  in the brookite and rutile phases, but a strong linear correlation between these two variables in the anatase phase. Additionally, in the brookite phase, the positive linear correlation between  and  is noteworthy. Moderate linear correlation was observed in the anatase phase and positive in the rutile phase. The positive linear dependence of  and  in brookite phase is remarkable. No strong correlation was observed in any phase between and . In the brookite phase,   has an almost perfect negative correlation withKeywords: Data science, Statistical learning, Materials Science, Nanoparticles, Data analytics.PRATİK VERİ BİLİMİ: TiO2 NANOPARTİKÜLLERİNİN FARKLI FAZLARININ YAPISAL VE ELEKTRONİK ÖZELLİKLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİLERİN İNCELENMESİÖzetBu çalışmada, veri bilimi tekniklerini kullanarak anataz, brookit ve rutil fazlar TiO2 nanopartiküllerinin (NP) yapısal ve elektronik özellikleri arasındaki korelasyonları analiz edilmiştir. Bu amaçla DFTB+ kodu çerçevesinde moleküler dinamik (MD) simülasyonlarından elde edilen ısıl işlem altında üç faz TiO2 NP'lerin geometrileri kullanılmıştır. TiO2'nin elektronik özellikleri ve sıra parametresi    en yakın numara kontakları  arasındaki ilişkiler araştırıldı. Bu mimaride, HOMO, LUMO, Enerji açığı , Fermi enerjisi ,  ve  arasındaki korelasyonlar analiz edilmiştir. Sonuçlarımız, brookite ve rutil fazlarda  ve  arasında orta derecede negatif bir korelasyon olduğunu, ancak anataz fazında bu iki değişken arasında güçlü bir doğrusal korelasyon olduğunu göstermektedir. Ek olarak, brookit fazında,   ve  arasındaki pozitif doğrusal korelasyon dikkate değerdir. Anataz fazında orta derecede doğrusal korelasyon, rutil fazda pozitif olarak gözlendi. Brookite fazında  ve 'nin pozitif doğrusal bağımlılığı dikkat çekicidir. ve   arasındaki hiçbir aşamada güçlü bir korelasyon gözlenmemiştir. Brookit fazında ,  ile neredeyse mükemmel bir negatif korelasyona sahiptir.Anahtar Kelimeler: Veri bilimi, İstatistiksel öğrenme, Malzeme Bilimi, Nanopartiküller, Veri analiz

Rapidly predicting Kohn–Sham total energy using data-centric AI

Predicting material properties by solving the Kohn-Sham (KS) equation, which is the basis of modern computational approaches to electronic structures, has provided significant improvements in materials sciences. Despite its contributions, both DFT and DFTB calculations are limited by the number of electrons and atoms that translate into increasingly longer run-times. In this work we introduce a novel, data-centric machine learning framework that is used to rapidly and accurately predicate the KS total energy of anatase TiO 2 nanoparticles (NPs) at different temperatures using only a small amount of theoretical data. The proposed framework that we call co-modeling eliminates the need for experimental data and is general enough to be used over any NPs to determine electronic structure and, consequently, more efficiently study physical and chemical properties. We include a web service to demonstrate the effectiveness of our approach. © 2022, The Author(s)

Tailoring the structural properties and electronic structure of anatase, brookite and rutile phase TiO2 nanoparticles: DFTB calculations

In this study, we perform a theoretical investigation using the density functional tight-binding (DFTB) approach for the structural analysis and electronic structure of anatase, brookite and rutile phase TiO2 nanoparticles (NPs). Our results show that the number of Ti-O bonds is greater than that of O-O, while the number of Ti-Ti bonds is fewer. Thus, large amounts of O atoms prefer to connect to Ti atoms. The increase in the temperature of the NPs contributes to an increase in the interaction of Ti–O bonding, but a decrease in the O-O bonding. The segregation of Ti and O atoms shows that Ti atoms tend to co-locate at the center, while O atoms tend to reside on the surface. Increasing temperature causes a decrease of the bandgap from 3.59 to 2.62 eV for the brookite phase, which is much more energetically favorable compared to the bulk, while it could increase the bandgap from 3.15 to 3.61 eV for anatase phase. For three-phase TiO2 NPs, LUMO and Fermi levels decrease. The HOMO level of anatase phase NP decreases, but it increases for brookite and rutile phase TiO2 nanoparticles. An increase in the temperature contributes to the stabilization of anatase phase TiO2 NP due to a decrease in the HOMO energies. © 2020 Elsevier B.V

Apsces u mozgu belog west highland terijera izazvan bakterijom Trueperella pyogenes

Cerebral abscesses are occasionally seen in animals, however are rare in dogs. Among the pyogenic bacteria causing cerebral abscesses Trueperella pyogenes is relatively scarce. In this report, a case of T. pyogenes induced cerebral abscess in a West Highland White Terrier was presented with histopathological and bacteriological findings. Two foci of cerebral abscesses located at the level of the thalamus, and the frontal and temporal lobes were described on necropsy. Severe suppurative meningoencephalitis and ventriculitis were noted on microscopic view. T. pyogenes was isolated and identified in bacteriological investigation. This report states that T. pyogenes can be a causative agent of cerebral abscesses in dogs.Cerebralni apscesi se povremeno nalaze kod životinja, međutim retko se sreću kod pasa. Pored ostalih piogenih bakterija koje izazivaju cerebralne apscese, relativno retko se nalazi Trueperella pyogenes vrsta. U radu je prikazan slučaj cerebranog apscesa kod belog West Highland terijera, izazvan sa Trueperella pyogenes, zajedno sa histopatološkim i bakteriološkim nalazima. Prilikom obdukcije, opisana su dva fokusa cerebralnih apscesa, locirana na nivou talamusa uz opis frontalnih i tempralnih lobusa. Prilikom mikroskopskog pregleda, uočeni su težak gnojni meningoencefalitis i ventrikulitis. Bakteriološkim pregledom, identifi kovan je Trueperella pyogenes. Ovaj izveštaj ukazuje da Trueperella pyogenes može da bude etiološki faktor cerebralnih apscesa kod pasa

ORMANCILIK ÜRETİM İŞLERİNDE ÇALIŞMA DURUŞLARININ İŞÇİ SAĞLIĞI AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ

Orman işçileri gerek fiziksel çevre faktörleri gerekse yaptıkları işten dolayı çeşitli yüklere maruz kalmaktadırlar. Çalışma sırasındaki hatalı duruşlar kas iskelet sistemi rahatsızlıklarına sebep olmakta ve işçilerin performanslarını olumsuz yönde etkilemektedir. Bu çalışmada, motorlu testere ile çalışan orman işçilerinin bölümlere ayırma çalışmaları sırasındaki çalışma duruşları belirlenmiş ve bu duruş şekillerinin kas iskelet sistemi rahatsızlıkları üzerindeki etkileri tespit edilmiştir. Bu kapsamda, en fazla oranda görülen iki farklı çalışma duruşu üzerinde ergonomik analizler yapılmıştır. CATIA V5 programı ergonomik tasarım ve analiz modülü yardımı ile işçilerin çalışma sırasındaki kol-üst vücut kaslarındaki yorulmalar belirlenmiştir. Yine, biyomekanik eylem analizleri ile işçilerin çalışma sırasında kas iskelet sistemi üzerinde maruz kaldığı yükler tespit edilmiştir. Yapılan RULA analizleri sonucu en uygun ergonomik çalışma duruşu belirlenmiş, analiz final puanı 7’den 3’e indirilmiştir. L4-L5 bel omuru disklerinde oluşan basınç yüklemesi 176 N/m2’den 94 N/m2’ye (% 53,4) ve moment yüklemesi 3034 Nm’den 2011 Nm’ye (% 66,28) düşürülmüştür. Analiz sonuçlarına göre işçilerin daha rahat ve güvenli bir şekilde çalışmaları için en uygun çalışma duruşu belirlenmiş, uyarı ve öneriler sunulmuştur