Prof. Dr. Matthias Scheffler

Forschungsschwerpunkte: Theoretische Physik, Elektronenstrukturtheorie, Materialwissenschaften, Big Data, Artificial Intelligence
Matthias Scheffler ist theoretischer Physiker und Materialwissenschaftler. Er befasst sich mit fundamentalen Aspekten der chemischen und physikalischen Eigenschaften von Oberflächen, Grenzflächen, Störstellen, Clustern und Nanostrukturen. In diesem Zusammenhang hat er verschiedene Methoden der numerischen ab initio-Behandlung der Elektronenstruktur, der Statistischen Mechanik und Thermodynamik entwickelt. Zudem widmet er sich methodischen Entwicklungen der künstlichen Intelligenz für Fragestellungen der Materialwissenschaften.
Matthias Scheffler befasst sich seit Beginn seiner Forschung mit fundamentalen Aspekten der chemischen und physikalischen Eigenschaften von Oberflächen, Grenzflächen, Störstellen, Clustern und Nanostrukturen. Seine Aktivitäten umfassen Fragestellungen zur heterogenen Katalyse, thermischen Leitfähigkeit, elektrischen Leitfähigkeit, thermoelektrischen Materialien, Defekten in Halbleitern, anorganischen/organischen Hybridmaterialien und Biophysik.
Dabei handelt es sich um Studien, die quantenmechanische, ab initio-Berechnungen der Elektronenstruktur und Molekulardynamik mit Methoden aus der Thermodynamik und Statistischen Mechanik verbinden. So kann das Verständnis meso- und makroskopischer Phänomene unter realistischen Bedingungen entwickelt oder vertieft werden. Matthias Scheffler arbeitet zudem an der Entwicklung theoretischer Modelle zur Berechnung angeregter Zustände und Elektronenkorrelationen. Das von Scheffler und seiner Gruppe entwickelte Software-Paket FHI-aims ermöglicht diese Untersuchungen mit einem Ansatz, der im Gegensatz zu den meisten anderen Computerprogrammen alle Elektronen selbstkonsistent berücksichtigt. FHI-aims wurde speziell für groß angelegte Rechnungen auf Hochleistungsrechnern konzipiert.
Seit 2015 ist Matthias Scheffler Leiter des europäischen Exzellenzzentrums NOMAD (Novel Materials Discovery). NOMAD unterhält das weltweit größte Repository für Materialdaten aus computergestützten Berechnungen sowie eine Material-Enzyklopädie und ein Big Data Analytics Toolkit (Artificial Intelligence). Mit letzterem können zum Beispiel Strukturen und Muster in großen Datenmengen aufgespürt werden, die neuartige Korrelationen von Materialien und deren Eigenschaften widerspiegeln. Damit kann die Suche nach neuartigen, bisher unbekannten Materialien oder nach bisher unbekannten Eigenschaften bekannter Materialien vorangetrieben werden. Matthias Scheffler entwickelt Insbesondere „Landkarten“ für die Eigenschaften von Materialen und Methoden zum Auffinden von Materialen, die ein statistisch außergewöhnliches Verhalten zeigen.