Descubrimiento de Nuevos Materiales mediante Medios Computacionales
El Dr. Maciej Haranczyk se doctoró en química por la Universidad de Gdansk (Polonia) en 2008. Durante sus estudios de posgrado, recibió numerosas becas de investigación para colaborar con investigadores del Pacific Northwest National Laboratory, la Universidad del Sur de California y la Universidad de Sheffield, entre otros. Tras sus estudios de posgrado, se trasladó al Lawrence Berkeley National Laboratory, que le ofreció una prestigiosa beca Glenn T. Seaborg. A continuación, fue contratado en un puesto de científico investigador titular (2010) y posteriormente fue promovido a un puesto de científico de plantilla (2014).
Se incorporó al Instituto IMDEA de Materiales como investigador senior en 2015, y fue apoyado por un contrato Ramón y Cajal.
El Dr. Haranczyk es coautor de 149 publicaciones de investigación en revistas de primera línea. Su trabajo ha sido destacado en numerosos artículos de prensa, así como en portadas de revistas de primera línea como Science, Energy&Environmental Science y otras. En cuanto a la experiencia en proyectos, el Dr. Haranczyk ha participado en 21 proyectos financiados por diferentes entidades públicas regionales (Comunidad de Madrid), nacionales (Ministerio de Ciencia e Innovación, Departamento de Energía de EE.UU.) e internacionales (Comisión Europea), así como por la industria.
Sus intereses de investigación se centran en el desarrollo y las aplicaciones de nuevas metodologías que ayuden a descubrir materiales. Su trabajo combina eficazmente enfoques informáticos para materiales con técnicas tradicionales de ciencia computacional de materiales, así como con la experimentación basada en datos. En el amplio espectro de sus actividades actuales, se identifican claramente las siguientes líneas:
- Ingeniería de características (feature engineering) y representaciones estructurales de materiales para machine learning.
- Conjuntos de datos enumerados y/o curados de estructuras de materiales nanoporosos.
- Desarrollo y aplicación de aproximaciones basadas en búsqueda de similitudes, machine learning u optimización para descubrimiento de materiales en el contexto de los materiales porosos para el almacenamiento, la separación y la catálisis.
- Experimentación basada en datos, incluyendo modelos surrogados de experimentos reales basados en machine learning (gemelos digitales), empleados en, por ejemplo, el diseño de arcillas nanoporosas y sus composites para aplicaciones en catálisis, reología y desintoxicación de alimentos para animales, así como en materiales compuestos con partículas porosas.
Además, actualmente se investigan activamente dos áreas emergentes:
- El desarrollo de enfoques de genoma de materiales que ayuden al diseño de estructuras metálicas porosas impresas en 3D.
- La creación de laboratorios autónomos con robots colaborativos.
- Desde 2015 Líder del grupo Computational and Data-Driven Materials Discovery En el Instituto IMDEA Materiales, España.
- 2014 Investigador senior, Lawrence Berkeley National Laboratory, USA
- 2010 Investigador, Lawrence Berkeley National Laboratory, USA
- 2008 Investigador postdoctoral Glenn T. Seaborg, Lawrence Berkeley National Laboratory, USA
- 2008 Investigador predoctoral en Química, University of Gdansk, Poland.
- 2016 R&D 100 Award for the Carbon Capture Simulation Initiative (CCSI) project
- 2015 Ramón y Cajal Fellowship from the Spanish Ministry of Economy
- 2009 Outstanding Doctoral Dissertation in Chemistry. Award from a three-party committee of the Polish Chemical Society, University Gdansk, and Technical University of Gdansk
- 2008 Glenn T. Seaborg Postdoctoral Fellow, Lawrence Berkeley National Laboratory, USA
- 2006 Team Award for Scientific Achievements,the Ministry of Science and Education of Poland
- 2006 Foundation for Polish Science (FNP) Award for Young Scientists
- 2004 Janina Janikowa Award for Master Thesis of 2003 the Polish Chemical Society
