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High-throughput Discovery of Catalysts for the Hydrogen Economy through Machine Learning

Projektbeschreibung

Neue Lösungen für die Energieerzeugung aus Wasserstoff und Speicherzwecke

Im Zuge der weltweiten Umstellung auf sauberere Energiequellen hat sich Wasserstoff aufgrund seiner einzigartigen Kombination aus Skalierbarkeit, langfristiger Speicherung und Transportierbarkeit als ein vielversprechender Kandidat erwiesen. Seine breitgefächerte Anwendung steht jedoch vor großen Herausforderungen: der Erzeugung von Wasserstoff aus Wasser und der Erzeugung von Energie durch die Oxidation von Wasserstoff zu Wasser. Mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird nun im Rahmen des Projekts HighHydrogenML eine Hochdurchsatzstrategie entwickelt, bei der mit künstlicher Intelligenz agierende Werkzeuge eingesetzt werden, um intermetallische Verbindungen zur effizienten Energieerzeugung aus Wasserstoff zu erkunden. Unter der Leitung eines Teams multidisziplinärer Fachleute besteht das übergeordnete Ziel des Projekts darin, die Entdeckung neuer intermetallischer Verbindungen für Katalyseanwendungen zu beschleunigen, um somit eine praktikable und effiziente Wasserstoffwirtschaft mit erheblichen Vorteilen für die Umwelt zu erschließen.

Ziel

Hydrogen energy storage offers a unique combination of scalability, long-term storage, and portability, leading to the so-called hydrogen economy. The major challenge in the hydrogen economy is related to the production of hydrogen from water and the generation of energy by the oxidation of hydrogen into water. In this regard, the main objective of the project High-throughput Discovery of Catalysts for the Hydrogen Economy through Machine Learning (HighHydrogenML) is to develop a high-throughput strategy based on first principles calculations and artificial intelligence tools to discover intermetallic compounds whose catalytic activity can be tuned to reach an optimum catalytic performance for the Hydrogen Evolution Reaction (HER) and Oxygen Reduction Reaction (ORR) by means of elastic strain engineering. The successful completion of these objectives will provide unique information for experimental synthesis of intermetallic compounds with high catalytic activity for the HER and ORR and could, therefore, open a new avenue for a feasible and efficient hydrogen economy. Moreover, the strategies and tools developed in this project can be applied later to many other catalytic processes of large industrial and/or environmental interest. To achieve these goals, the project HighHydrogenML involves multidisciplinary expertise in solid state physics, materials science, machine learning, and chemistry that will be coupled in a seamless framework to exploit the high predictive power of ab initio calculations in conjunction with the efficiency of ML models. Therefore, this project brings together a researcher with expertise in atomistic and materials modelling within a broad range of different computational chemistry methods and artificial intelligence techniques, a world-recognized supervisor in the area of multiscale modelling of materials, and a research institute with a record of excellence, technology transfer, and top-level training in Materials Science and Engineering.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

FUNDACION IMDEA MATERIALES
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 174 222,96
Adresse
CALLE ERIC KANDEL 2 PARQUE CIENTIFICO Y TECNOLOGICO TECNOGETAFE
28906 Getafe
Spanien

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Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
Mein Booklet 0 0