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Explainable AI for Molecules - AiChemist

Projektbeschreibung

KI für eine sicherere Entwicklung von Chemikalien weiterentwickeln

In der chemischen Industrie müssen bei der Entwicklung von Verbindungen biologische Aktivität, physikalisch-chemische Eigenschaften und minimale Toxizität in Einklang gebracht werden. Fortschrittliches maschinelles Lernen ist entscheidend für die Identifizierung schädlicher Auswirkungen auf Umwelt und Mensch. Herkömmliche Methoden des maschinellen Lernens sind jedoch auf die Vorhersage von Verbindungen beschränkt, die den Trainingsdatensätzen ähneln, was ihren Anwendungsbereich einschränkt. Neue Ansätze des Repräsentationslernens bieten das Potenzial für einen breiteren Anwendungsbereich, indem sie molekulare Wechselwirkungen effizient modellieren und die Genauigkeit physikalischer Methoden in einem Bruchteil der Zeit erreichen. Unterstützt über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen werden im Projekt AiChemist öffentliche und interne Daten genutzt, um die Vorhersagen für chemische Reaktionen und Toxizitätsendpunkte zu verbessern. Das Team bietet auch strukturierte Schulungen, um die europäische Innovation zu KI-Methoden für die Chemie zu fördern.

Ziel

Optimising biological activity and physico-chemical properties, while minimising their toxicity, are objectives when developing new compounds in chemical industries. Advanced machine learning (AI) methods are indispensable to this process. They are also increasingly used in environmental chemistry to identify compounds damaging to the environment and humans. Traditional machine learning (ML) methods provide reliable predictions though only for compounds similar to the training set, thus defining their applicability domain (AD). Emerging representation learning approaches can efficiently approximate the physical interactions of molecules with an accuracy comparable to physics-based methods in only fractions of time. Models based on these representations should have much larger AD due to pre-training on large chemical sets of theoretical values. Here we will develop and benchmark representation learning approaches, addressing their accuracy and ADs, using public and in-house data for endpoints ranging from chemical reactions to toxicity. While explainable AI (XAI) methods are actively developing in the ML community, there is a gap with their use in chemistry, i.e. there is a need to translate their results to the end users, chemists and regulatory bodies. Since the research program is tightly coupled with the target users - large companies, regulatory agencies and SMEs - it provides a clear path for technology transfer from academia to industry. AiChemist will provide structured training to its fellows through a combination of online courses and schools, strengthening European innovation capacity in the education of specialists in AI methods. The fellows will receive comprehensive training in transferable skills. The complementary expertise and strong commitment of the partners make this ambitious innovative research program realistic via the proper allocation of individual tasks and resources, as described below.

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-DN-ID - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks - Industrial Doctorates

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-DN-01

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

Koordinator

HELMHOLTZ ZENTRUM MUENCHEN DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUER GESUNDHEIT UND UMWELT GMBH
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.

€ 217 116,00
Adresse
INGOLSTADTER LANDSTRASSE 1
85764 Neuherberg
Deutschland

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Region
Bayern Oberbayern München, Landkreis
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

Beteiligte (14)

Partner (12)

Mein Booklet 0 0