Descrizione del progetto
Un approccio combinato per migliorare la modellizzazione delle proprietà dei materiali
L’apprendimento automatico migliora la modellizzazione predittiva dei materiali, riducendo da anni a mesi il tempo necessario per studiare le loro proprietà fisiche, chimiche e meccaniche. Tuttavia, le attuali simulazioni di apprendimento automatico non possono far fronte sufficientemente alle moderne sfide di modellizzazione che coinvolgono materiali complessi in condizioni realistiche. La ricerca interdisciplinare che abbraccia l’apprendimento automatico, la meccanica quantistica e i metodi di meccanica statistica potrebbe aiutare a sviluppare ulteriormente le potenzialità dell’apprendimento automatico. L’obiettivo del progetto FIAMMA, finanziato dall’UE, è quello di creare una struttura pronta all’uso che permetta di combinare con facilità l’apprendimento automatico con la modellizzazione basata sulla fisica. L’integrazione dei tre approcci dovrebbe estendere notevolmente la portata delle simulazioni atomistiche, permettendo approfondimenti accurati sul ruolo dei paradigmi induttivi e deduttivi nella teoria e nella modellizzazione.
Obiettivo
Computer simulations of molecules and materials are undergoing a profound transformation. Machine learning (ML) has become essential to extend the reach and increase the predictive power of atomic-scale modeling. The potential of ML in association with quantum mechanical (QM) and statistical mechanical (SM) methods has been shown, but the link has been rather superficial, due to the complex, interdisciplinary effort needed to combine the three approaches. Without full convergence, ML-powered simulations cannot address modern modeling challenges, which involve complex materials in realistic conditions, and require increasingly predictive accuracy.
The objective of this project is to create a “plug and play” framework by which ML can be seamlessly combined with physics-based modeling, substituting individual steps of a QM calculation, or making direct predictions across complex SM workflows. Full integration of the three approaches will greatly extend the reach of atomistic simulations, and allow an insightful critical comparison of the role of inductive and deductive paradigms in theory and modeling. The development of an open-source software that unifies QM, SM and ML shall facilitate early adoption and broaden impact. We will demonstrate the benefits of our integrated framework through two challenging and compelling platform problems: (i) investigating stabilities and properties of flexible drug-like molecules and assemblies, and (ii) discovering fundamental structure-activity relationships of porous aluminosilicates for clean chemical technologies.
Critical knowledge gaps that will be filled include: (1) the description of long-range physics within the same conceptual framework that has been used for short-range interactions; (2) the symmetry-adapted representation of input and outputs of each step of a QM calculation; and (3) the rigorous characterization of SM ensembles to enable end-to-end predictions of equilibrium properties with uncertainty quantification.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
ERC-COG - Consolidator Grant
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2020-COG
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
1015 LAUSANNE
Svizzera
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.