DMCA - API web pour l’exploration de la matière noire et la physique des excitons dans les semi-conducteurs
(github.com/flamehaven01)Depuis quelques mois, je développe une plateforme de recherche appelée DMCA (Dark Matter Causal Analyzer).
Il s’agit d’une stack logicielle de recherche qui combine calculs de premiers principes (ab initio) + télémétrie + IA agentique (Agentic AI) pour des matériaux cibles semi-conducteurs destinés à la détection directe de la matière noire (Si, Ge, NaI, CsI, etc.).
Le problème, c’est que… c’est très lourd.
DFT, BSE, PySCF, Kubernetes… la barrière à l’entrée est bien trop élevée pour qu’un étudiant ou un développeur puisse se dire simplement : « Et si j’essayais ? »
J’ai donc commencé par extraire une « version légère éducative (On-ramp) » et à la publier en open source.
🔥 DMCA-Light: Educational Exciton Physics API
GitHub: https://github.com/flamehaven01/DMCA-Light
🚀 Ce que fait DMCA-Light
C’est une petite architecture backend solide qui prend la physique des excitons comme exemple.
✅ Physics Core
- Calcule l’énergie de liaison et le rayon de Bohr d’excitons semi-conducteurs avec le modèle de Wannier–Mott
- Intègre un sanity check physique du type « pour du GaAs, on doit obtenir approximativement cette valeur »
✅ Material Database
- Stocke/consulte la bande interdite, la permittivité, la masse effective, etc.
- Stack technique : SQLModel + SQLite
✅ Selector API
/api/v1/selector/solar→ pour les cellules solaires (1.0–1.8 eV)/api/v1/selector/led→ pour les LED (1.8–3.5 eV)- Optimisé pour montrer en cours ou en démo comment « extraire N matériaux selon des critères donnés »
✅ Engineering & DevOps
- FastAPI + SQLModel + Pydantic v2
- 44 tests / 169 assertions (y compris des validations physiques)
- GitHub Actions CI
- Lint → Security → Docker Build
- Une taille raisonnable qui permet de parcourir l’architecture complète en une journée
- MIT License
🔮 Version complète : DMCA Professional (B2B / Research)
La version Light est une démo du moteur DMCA destiné aux vrais labos et aux équipes R&D. La version DMCA Professional présente les caractéristiques suivantes.
- Analyse de bout en bout
Masse de la matière noire → combinaison de matériaux cibles → dérivation du taux de diffusion / du spectre de signal - Haute précision
Reproductibilité assurée grâce àPrecisionPlan, qui fixe le basis set, les k-points, etc. - Agentic AI
Évalue s’il vaut la peine de lancer un calcul BSE,
et intègreDMPhysicsAgentpour recommander des matériaux
🎯 Recommandé pour
- Professeurs / TA en semi-conducteurs et physique
- Quand vous avez besoin en cours d’un exemple branché sur une vraie API
- Développeurs backend
- Si vous voulez voir comment s’articulent « science + FastAPI + DevOps »
- Équipes R&D en matière noire / semi-conducteurs
- Si vous réfléchissez à combiner du code expérimental avec une architecture agentique moderne
👉 Voir le code source : https://github.com/flamehaven01/DMCA-Light
Si des labos ou des entreprises sont intéressés par DMCA Professional (version recherche), envoyez-moi un DM ;
nous pourrons organiser une démo technique ou une discussion d’architecture selon vos besoins.
#ComputationalPhysics #DarkMatter #Semiconductors
#FastAPI #Python #AgenticAI #OpenSource #DevOps #Research
2 commentaires
Oh, justement, en travaillant ces derniers temps sur les semi-conducteurs à oxyde, je m'intéressais à la prédiction des variations du rayon des excitons en fonction du dopage, donc c'est un super outil.
Ça a l'air bien pour expérimenter un peu et apprendre en même temps.
La prédiction de la variation du rayon de l’exciton en fonction du dopage, liée aux semi-conducteurs à oxyde, est très intéressante. Je pense qu’il serait possible de créer assez facilement et rapidement un outil expérimental sur mesure pour vous.
Veuillez me contacter à flamehaven01@gmail.com. Merci.