Per supportare le ricerche, il laboratorio dispone di server ad alte prestazioni: processori doppio Intel Xeon Gold 6330 (112 thread, 512 GB RAM) e storage SSD SAS. L'accelerazione è garantita da due GPU NVIDIA L40S da 48 GB, ottimizzate per simulazioni micromagnetiche e machine learning.

L'attività di ricerca del laboratorio è dedicata allo studio teorico e alla modellizzazione avanzata di materiali magnetici complessi attraverso un approccio multiscala. L'obiettivo scientifico consiste nel prevedere o interpretare il comportamento dei sistemi magnetici e spintronici di interesse applicativo e fondamentale, combinando modelli fondamentali della fisica con tecniche computazionali all'avanguardia.

Le nostre attività di ricerca si articolano su quattro direttrici principali:

• Proprietà elettroniche e spintroniche: Sviluppo di modelli computazionali predittivi basati sulla struttura a bande per calcolare e interpretare le proprietà fondamentali e i fenomeni di trasporto spintronico nei materiali;

• Modellizzazione atomistica: studio delle proprietà magnetiche su scala fondamentale attraverso simulazioni atomistiche, focalizzandoci sulle peculiari proprietà chimico-fisiche dei materiali magnetici ultra-sottili;

• Simulazioni micromagnetiche: Studio della dinamica di magnetizzazione su scala nano-micrometrica in materiali avanzati, con un interesse specifico per i sistemi governati da interazioni chirali (come l'interazione Dzyaloshinskii-Moriya) o sistemi 3D come nanopillar e nanofili magnetici;

• Integrazione sperimentale tramite Machine Learning:  Implementazione algoritmi di Machine Learning che fungono da interfaccia sinergica tra le nostre simulazioni teoriche e le misurazioni dei setup sperimentali, ottimizzando l'interpretazione dei dati e guidando il design di nuovi esperimenti.