Description du projet
Des approches fondées sur les données pour une conception responsable des nanomatériaux
En raison de leur petite taille, les nanomatériaux (NM) affichent des propriétés physicochimiques uniques par rapport à leurs homologues en vrac. Leur nature dynamique et interactive complique toutefois la reconnaissance et le contrôle de ces propriétés, tout comme la mise en œuvre de la méthodologie dite «sûr et durable par conception» (SSbD). La Commission européenne reconnaît toutefois l’importance des NM et encourage vivement les initiatives visant à intégrer le concept de SSbD dans la fabrication de matériaux avancés. Le projet SAFETYFANS, financé par le MSCA, entend concrétiser ce concept en créant un cadre qui fait appel à de nouvelles méthodologies d’approche, à savoir l’apprentissage automatique (AA). Ce cadre devrait contribuer à prévoir la sécurité, la durabilité et la fonctionnalité des nanoformes au stade de la synthèse. Cette approche permet d’effectuer des tests in silico afin de réduire les expériences gourmandes en ressources et d’accroître la confiance du public dans les nanotechnologies et l’AA.
Objectif
"""We synthesized a nanoform of novel functions! But, is it safe? Is it sustainable?""
The Supervisors team in ISTEC-CNR (Host) synthesizes in their laboratory facilities new nanoforms (NF) with enhanced functionality. Their lab is a globally reputable center that over the years have established infrastructure and knowledge in developing novel nanoformulations. Everchanging, interactive, NF have a fate hard to track and policy makers, with precaution, limited NF use. However, valuable functionalities led to European initiatives to adopt the safety and sustainability by design (SSbD) concept, that ensures safety intervening at the design stage, avoiding later use uncertainties. But beyond concept, roadmaps are yet to be drawn and practices to be tried.
The questions above are now addressed to the Researcher, who, during her PhD, predicted the toxicity of NF based on their physicochemical characteristics using Machine Learning (ML). The team will realize a central aspect of the SSbD concept: the design, development and validation of a framework that predicts safety, sustainability, and functionality at the synthesis stage of NF, based on previous knowledge, using ML. This framework allows in-silico testing impact on SSbD of changes in NF features without conducting the actual resource-consuming experiments. The endeavor is rooted on information digitization built on exploiting the Hosts industry and academia network and using its laboratory infrastructure to deploy real cases. The project unlocks NF applicability potential, proposes a pragmatic methodology on SSbD implementation and increases public confidence towards nanotechnology and ML. Multidisciplinarity and the Hosts extroversion will distinguish the Researcher in the growing market of scientific integrators as employees and consultants. The acquired experience is also valuable to policy institutions, aligning with the EU Green Deal position on SSbD, and the merging of disciplines in a data-connected world."
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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
Voir d’autres projets de cet appelRégime de financement
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
00185 Roma
Italie