Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Explainable AI for Molecules - AiChemist

Opis projektu

Rozwój SI w celu bezpieczniejszego opracowywania substancji chemicznych

W przemyśle chemicznym opracowywanie związków wymaga wyważenia aktywności biologicznej, właściwości fizykochemicznych i minimalnej toksyczności. Zaawansowane uczenie maszynowe jest niezbędne do identyfikacji szkodliwego wpływu na środowisko i ludzi. Jednak tradycyjne metody uczenia maszynowego pozwalają jedynie na przewidywanie związków podobnych do ich zestawów treningowych, co zawęża ich obszar zastosowania. Nowe podejścia oparte na uczeniu reprezentacji oferują potencjał poszerzenia obszaru zastosowania poprzez efektywne modelowanie interakcji molekularnych, dorównując dokładnością metodom opartym na fizyce w ułamku czasu. Wspierany przez program działań „Maria Skłodowska-Curie” projekt AiChemist wykorzysta zarówno dane publiczne, jak i wewnętrzne, aby poprawić przewidywania dotyczące reakcji chemicznych i punktów końcowych toksyczności. Umożliwia także zorganizowane szkolenia w celu wspierania europejskich innowacji w zakresie metod SI na potrzeby chemii.

Cel

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.

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2022-DN-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

HELMHOLTZ ZENTRUM MUENCHEN DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUER GESUNDHEIT UND UMWELT GMBH
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 217 116,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

Brak danych

Uczestnicy (14)

Partnerzy (12)

Moja broszura 0 0