Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Gagliardi befasst sich mit der Entwicklung und Anwendung numerischer Modelle für die Simulation von nanostrukturierten Geräten. Sein Schwerpunkt liegt auf neuen Solarzellen (organische Halbleiter auf Perowskitbasis), elektrochemischen Systemen (Brennstoffzellen, Batterien) und organischen Halbleitermaterialien. Die Entwicklung neuer Modelle reicht von der Nanoskala (Dichtefunktionaltheorie, Quanten-Green-Funktionen) über die Mesoskala (kinetisches Monte Carlo) bis zur makroskopischen Skala (Driftdiffusion, Kontinuumsmodelle). Er ist auch ein Entwickler von TiberCAD und der GDFTB-Software. Seine neuesten Forschungsarbeiten befassen sich mit der Multiskalenmodellierung für organische Halbleiter und dem Einsatz von maschinellen Ansätzen und Deep Learning in der Materialwissenschaft.

Nach dem Studium der Ingenieurwissenschaften an der Universität Rom Tor Vergata (Italien) promovierte Professor Gagliardi 2007 in Physik an der Universität Paderborn. Danach arbeitete er als Postdoc am Bremen Center for Computing Materials und in Rom, bevor er 2014 als Tenure Track Assistant Professor an die TUM berufen wurde. Seit 2020 ist er Associate Professor an der TUM.

H Michaels, M Rinderle, R Freitag, I Benesperi, T Edvinsson, R Socher, A Gagliardi, M Freitag: “Dye-sensitized solar cells under ambient light powering machine learning: towards autonomous smart sensors for the internet of things”. CHEMICAL SCIENCE. 2020; 11:2895-2906.

Abstract

B Garlyyev, K Kratzl, M Rück, J Michalička, J Fichtner, J M. Macak, T Kratky, S Günther, M Cokoja, A Bandarenka, A Gagliardi, R. A. Fischer: “How small: selecting the optimal size of Pt nanoparticles for enhanced oxygen electro-reduction mass activity”. Angewandte Chemie. 2019; 58, 9596-9600.

Abstract

M Rinderle, W Kaiser, A Mattoni, A Gagliardi: “Machine-Learned Charge Transfer Integrals for Multiscale Simulations in Organic Thin Films”. Journal of Physical Chemistry C. 2020; 124: 17733-17743.

Abstract

M Rück, B Garlyyev, F Mayr, A S Bandarenka, A Gagliardi: “Oxygen Reduction Activities of Strained Platinum Core–Shell Electrocatalysts Predicted by Machine Learning”. Journal of physical chemistry letters. 2020; 11: 1773-1780.

Abstract

W Kaiser, A Gagliardi: “Kinetic Monte Carlo Study of the Role of the Energetic Disorder on the Open-Circuit Voltage in Polymer/Fullerene Solar Cells”. Journal of physical chemistry letters. 2019; 10 (20): 6097-61041.

Abstract