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Automated Model Discovery for Soft Matter Systems

Descrizione del progetto

Modelli automatizzati per potenziare la ricerca sulla materia soffice

I materiali soffici, che possono essere facilmente deformati o alterati strutturalmente da sollecitazioni termiche o meccaniche, sono essenziali per la vita moderna perché influenzano l’autonomia, la sostenibilità e la salute. Tuttavia, la modellazione accurata di questi materiali è complessa e generalmente limitata a poche figure esperte con una formazione specifica. Il progetto DISCOVER, finanziato dal CER, mira a rendere più accessibile la modellazione costitutiva attraverso la scoperta automatica dei modelli. I suoi obiettivi includono lo sviluppo di reti neurali in grado di trovare autonomamente i migliori modelli, parametri ed esperimenti per vari sistemi di materia soffice. Inoltre, il gruppo di ricerca valuterà le prestazioni del modello in diversi esperimenti e userà l’analisi bayesiana per misurare le incertezze. Ci si attende dunque che la scoperta automatica dei modelli consenta l’indagine di un ampio ventaglio di parametri dei modelli, offrendo approfondimenti sui sistemi di materia soffice impossibili da raggiungere tramite i metodi tradizionali.

Obiettivo

Soft materials play an integral part in many aspects of modern life including autonomy, sustainability, and human health, and their accurate modeling is critical to understand their unique properties and functions. However, the criteria for model selection remain elusive and successful modeling is limited to a few well-trained specialists in the field. My goal is to democratize constitutive modeling through automated model discovery and make it accessible to a more inclusive and diverse community to accelerate scientific innovation. My overall objectives are: i) Establish a new family of constitutive neural networks that simultaneously and fully autonomously discover the model, parameters, and experiment that best explain a wide variety of soft matter systems; ii) Quantify the performance of our discovered models on tension, compression, and shear experiments for the heart, arteries, muscle, lung, liver, skin, brain, hydrogels, silicone, artificial meat, foams, and rubber; and iii) Quantify the uncertainty of our models, parameters, and experiments using a Bayesian analysis. My hypothesis is that automated model discovery will facilitate the exploration of a large parameter space of models and provide unprecedented insights into soft matter systems that are out of reach with conventional theoretical and numerical approaches today. My immediate deliverable is a fully documented open source scientific discovery platform that includes our new neural networks, experimental data, benchmarks, models, and parameters. This discovery platform has the potential to induce a ground-breaking change in constitutive modeling and will forever change how we simulate materials and structures. This project will democratize constitutive modeling; stimulate discovery in soft matter systems; provide deep-learning based tools to characterize, create, and functionalize soft matter; and train the next generation of scientists and engineers to adopt and promote these innovative technologies.

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Istituzione ospitante

FRIEDRICH-ALEXANDER-UNIVERSITAET ERLANGEN-NUERNBERG
Contributo netto dell'UE
€ 2 775 408,00
Indirizzo
FREYESLEBENSTRAßE 1
91058 ERLANGEN
Germania

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Regione
Bayern Mittelfranken Erlangen, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 2 775 408,00

Beneficiari (1)