フォンス研究グループには、現在進行中のテーマがいくつかある。 その一部を以下に紹介する。基本テーマは 原子レベルの構造を理解し、その結果得られた理解を使って機能を最適化することである。これには 放射光を用いたX線吸収分光法のようなツールを用いて、固体の物理的・電子的構造を調べることである。 X線吸収分光法（XAFS）や高エネルギー光電子分光法などがある。 XAFSは特にアモルファス固体の構造を理解するのに有効な手法である。 超高速ダイナミクスもまた、以下のような共同研究によって注目されている。 SPring-8の自由電子レーザーSACLA、コヒーレントフォノンダイナミクス、ab-initio分子動力学計算を含む共同研究が行われている。 ab-initio分子動力学計算などである。ab-initioベースの計算手法の使用に加えて、近年では 近年、フォンス・グループは、ab-initioに基づく計算手法の使用に加え、機械学習技術を使用して、以下のような実験に適した候補物質を予測している。 を予測したり、分子動力学データの大規模なデータセットを解析したりするために、機械学習技術を使用してきた。 分子動力学データの大規模なデータセットの解析にも使用している。機械学習技術の使用により 大規模なab-initio計算データセットの解析速度の大幅な向上だけでなく 分子動力学計算のスピードとサイズを大幅に向上させることができる。 ab-initio*計算に基づく機械学習された力場の使用により、分子動力学計算のスピードとサイズを大幅に向上させることができる。

機械学習された力場

材料特性、構造、力学のab-initio計算。

機械学習された力場

材料特性、構造、力学のab-initio計算。

密度汎関数理論

材料特性、構造、およびダイナミクスのab-initio計算.

超高速ダイナミクス

レーザーとX線を使用して超高速ダイナミクスを調べます

アモルファス材料の構造解析

放射光を用いてアモルファス構造をプローブする.

相変化材料

構造がメモリとして使用される材料.