Description du projet
De nouveaux outils informatiques contribueront à identifier des catalyseurs pour la chimie verte
Les catalyseurs accélèrent la vitesse d’une réaction et sont essentiels à la plupart des processus chimiques et industriels. La catalyse homogène utilise des réactifs et des catalyseurs dans un état identique, tandis que la catalyse hétérogène utilise des catalyseurs dans un état différent de celui des réactifs. La catalyse homogène requiert souvent des conditions de réaction plus douces et peut faire preuve d’une plus grande activité, sélectivité et maîtrise. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet ML4Catalysis développe des méthodes d’apprentissage automatique et d’autres outils informatiques exploitant les principes de la chimie quantique pour générer une toute nouvelle famille de catalyseurs homogènes. L’équipe cible les complexes de métaux de transition pour la création de carburants et de produits chimiques de base à partir de ressources naturelles.
Objectif
While machine learning (ML) methods are already commonly applied in heterogeneous catalysis, the use of such methods for the design of homogeneous catalysts is a largely overlooked field. A recent proof-of-principle study showed the huge potential of ML in homogeneous catalysis by demonstrating that activation barriers in a set of related transition metal (TM) complexes can be learned. ML4Catalysis has three objectives that go far beyond this state of the art:
1) Automation of quantum chemistry (QC) calculations by combining different existing computational tools in a unified framework, with the goal to create powerful high-level computational workflows in a synergistic way.
2) Going beyond the accuracy of density-functional theory (DFT), which is often inaccurate for systems with multireference (MR) character like TM complexes. To this end, we will develop an ML method that is trained to predict the difference between energies at the DFT level and at a more accurate multireference level.
3) A pool of entirely novel catalysts for a given reaction will be generated by using a variational autoencoder (VAE) architecture. A Gaussian Process (GP) model trained to predict key activation barriers on a subset of these complexes will be used to screen the remaining set for the most promising candidates. This approach will be applied to find novel CO2 hydrogenation catalysts, which are important for the creation of fuels and feedstock chemicals from natural resources.
With its focus on catalysis and modern QC and ML methods, ML4Catalysis is highly relevant for two of the European Commission’s current priorities: “A European Green Deal” and “A Europe fit for the digital age”. The interdisciplinary project combines knowledge of the researcher on modern MR methods and the electronic structure of TM complexes with the expertise in automation, ML, and homogeneous catalysis at the host institution and will leave the researcher well-prepared for an independent career.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles sciences chimiques chimie inorganique métal de transition
- sciences naturelles sciences chimiques chimie physique chimie quantique
- sciences naturelles sciences physiques physique quantique théorie quantique des champs
- sciences naturelles sciences chimiques catalyse
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction
Nous sommes désolés... Une erreur inattendue s’est produite.
Vous devez être authentifié. Votre session a peut-être expiré.
Merci pour votre retour d'information. Vous recevrez bientôt un courriel confirmant la soumission. Si vous avez choisi d'être informé de l'état de la déclaration, vous serez également contacté lorsque celui-ci évoluera.
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement
Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020
Voir tous les projets financés au titre de cet appelCoordinateur
La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
0313 Oslo
Norvège
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.