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DS4S - Data Science for Science


Mittwoch, 11.5.2022 - 16 Uhr

Dr. Christian Feiler spricht über seine Forschung

Wir, die Graduiertenschule Data Science in Hamburg - Helmholtz Graduate School for the Structure of Matter (DASHH), der Leibniz ScienceCampus InterACt (LSC InterACt)und das Center for Data and Computing in Natural Sciences (CDCS) organisieren derzeit eine neue Veranstaltungsreihe mit dem Titel Data Science for Science (DS4S), um den Austausch und die Vernetzung über die Disziplinen hinweg in der Metropolregion Hamburg zu ermöglichen. Dazu laden wir alle interessierten Forscherinnen und Forscher zu den zweiwöchentlich stattfindenden Veranstaltungen ein, die jeweils mittwochs um 16 Uhr stattfinden.

Forscherinnen und Forscher aus allen Partnerinstitutionen sind eingeladen, verschiedene Aspekte der (geplanten) Data-Science-Forschung und die entsprechenden Anwendungsfelder vorzustellen. Die neue Reihe ist eine Erweiterung unserer früheren Hamburg COVID-19 Series, die viel Aufmerksamkeit und positives Feedback erhalten hat, obwohl sie nun einen viel breiteren Rahmen hat. Die Veranstaltung wird derzeit online organisiert, aber wir hoffen, dass wir unsere Reihe bis Juni zu einer Vor-Ort-Veranstaltung mit Vorträgen und einem anschließenden Networking-Event ausbauen können.

Das nächste Thema unserer DS4S-Vernetzungsreihe wird von Dr. Christian Feiler (Hereon Institut für Oberflächenwissenschaften) am 11. Mai 2022 um 16 Uhr präsentiert. Er entwickelt quantitative Struktur-Aktivitäts-Beziehungsmodelle zur Vorhersage der Auswirkungen von ungeprüften Additiven auf das Korrosionsverhalten von Leichtmetallen, insbesondere Magnesiumlegierungen. Die beiden jüngsten Veröffentlichungen zu diesem Thema finden Sie hier and hier. Sein Vortrag trägt den Titel "Predicting the Corrosion Inhibition Efficiencies of Magnesium Dissolution Modulators using Computational Techniques"."Exploiting voluminous data from a high repetition rate X-ray Free Electron Laser for Science: How more can really mean more when it comes to XFEL data".

Abstract (in Englisch)
"As the lightest structural engineering metal, magnesium (Mg) is a promising base material for advanced technology. However, to unlock the full potential of Mg–based materials, precise control over the corrosion rate is important whereas it was demonstrated that its degradation behaviour can be affected by small organic molecules. Recent research has discovered new, effective magnesium corrosion inhibitors, and electrolyte additives that boost the efficiency of magnesium-air primary batteries. However, as small molecule chemistry space is essentially infinite, efficiently searching it to find small molecules with superior dissolution modulating properties (inhibitors or accelerators) using time- and resource-consuming experimental discovery methods is intractable.
Consequently, computer-assisted selection of the most promising candidates prior to experimental investigation is of great benefit in the search for effective corrosion modulating additives for Mg-based materials. Apart from a sufficiently large, diverse and reliable training data set and a suitable modelling framework (usually based on one or more machine learning algorithms), relevant molecular descriptors are a prerequisite for the development of predictive quantitative structure-property relationship models. The latter can either be selected by chemical intuition or based on statistical methods. The talk outlines our recent activities in the collection of training data sets, systematic selection of relevant input features and the subsequent development of quantitative structure-activity relationship models to predict the effect of untested dissolution modulators on the corrosion behaviour of Mg and its alloys." - Christian Feiler, Tim Würger, Lisa Sahlmann, Robert H. Meißner, Linqian Wang, Darya Snihirova, Elisabeth J. Schiessler, Roland C. Aydin, Christian J. Cyron, David A. Winkler, Di Mei, Bahram Vaghefinazari, Sviatlana V. Lamaka, Daniel Höche, Mikhail L. Zheludkevich

Wenn Sie einen Beitrag zu dieser Reihe leisten wollen und Kooperationen mit Hamburger Forschern zu einem bestimmten Verfahren oder Anwendungsfeld suchen, können Sie sich gerne über den Kontakt-Button mit uns in Verbindung setzen.

Wenn Sie Interesse an unseren Vorträgen haben und regelmäßig über diese Reihe informiert werden möchten, tragen Sie sich in unsere Mailingliste https://bit.ly/3hTStBa ein.

Wir sind besonders dankbar für die Unterstützung dieser Reihe durch die Joachim Herz Foundation.