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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- NaturwissenschaftenChemiewissenschaftenElektrochemieElektrolyse
- NaturwissenschaftenChemiewissenschaftenKatalyse
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF -Koordinator
28906 Getafe
Spanien