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

Description du projet

Nouvelles solutions de production et de stockage de l’hydrogène

Alors que le monde a amorcé une transition vers des sources d’énergie plus propres, l’hydrogène est apparu comme un candidat prometteur en raison de ses caractéristiques uniques en termes d’évolutivité, de stockage à long terme et de portabilité. Son adoption généralisée est toutefois entravée par un défi de taille: la production d’hydrogène à partir de l’eau et la production d’énergie par oxydation de l’hydrogène en eau. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet HighHydrogenML mettra au point une stratégie à haut débit utilisant des outils d’intelligence artificielle pour découvrir des composés intermétalliques permettant d’assurer une production efficace d’énergie hydrogène. Piloté par une équipe d’experts pluridisciplinaires, le projet a pour objectif cardinal d’accélérer la découverte de nouveaux composés intermétalliques destinés aux applications catalytiques, ouvrant ainsi la voie à une économie de l’hydrogène réalisable et efficace qui s’accompagne d’avantages environnementaux significatifs.

Objectif

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.

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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Coordinateur

FUNDACION IMDEA MATERIALES
Contribution nette de l'UE
€ 174 222,96
Adresse
CALLE ERIC KANDEL 2 PARQUE CIENTIFICO Y TECNOLOGICO TECNOGETAFE
28906 Getafe
Espagne

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Région
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total
Aucune donnée