Skip to main content
Ir a la página de inicio de la Comisión Europea (se abrirá en una nueva ventana)
español español
CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS

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

Descripción del proyecto

Nuevas soluciones para la producción y el almacenamiento de energía de hidrógeno

En plena transición hacia fuentes de energía más limpias, el hidrógeno se perfila como un candidato prometedor por su combinación única de escalabilidad, almacenamiento a largo plazo y portabilidad. Sin embargo, su adopción generalizada se enfrenta a un reto importante: la producción de hidrógeno a partir de agua y la generación de energía por la oxidación del hidrógeno en agua. En el proyecto HighHydrogenML, que cuenta con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, se desarrollará una estrategia de alto rendimiento mediante herramientas de inteligencia artificial para descubrir compuestos intermetálicos destinados a la producción eficiente de energía de hidrógeno. El objetivo general del proyecto, dirigido por un equipo de expertos multidisciplinares, es acelerar el descubrimiento de nuevos compuestos intermetálicos para aplicaciones catalíticas, abriendo así paso a una economía del hidrógeno viable y eficiente con importantes beneficios medioambientales.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

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

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

FUNDACION IMDEA MATERIALES
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

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

Ver en el mapa

Región
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos
Mi folleto 0 0