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Electronic Mesoscale Modeling of Organic Mixed Conductors

Description du projet

Décoder les mécanismes moléculaires des matériaux conducteurs organiques pour des applications des domaines de la santé et de l’énergie

Les matériaux organiques utilisés comme capteurs biologiques, électrodes et dispositifs mémoires offrent des possibilités prometteuses pour le diagnostic médical, le traitement, le stockage d’énergie et l’informatique neuromorphique. Ces applications reposent sur des conducteurs organiques mixtes ioniques-électroniques qui convertissent les courants ioniques en signaux électroniques. Les mécanismes moléculaires qui sous-tendent leurs propriétés demeurent toutefois insaisissables. Financé dans le cadre du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet MIXCONDUCTORS caractérisera les conducteurs mixtes ioniques-électroniques organiques à l’aide de simulations multi-échelles renforcées par l’apprentissage automatique afin de découvrir les mécanismes moléculaires et d’identifier les lignes directrices pour la conception des matériaux. Cette approche devrait améliorer l’efficacité des calculs et aider à prévoir les propriétés à l’échelle du dispositif. Une compréhension globale des propriétés de ces matériaux, permettra à MIXCONDUCTORS de guider le développement de matériaux avancés pour la santé et les solutions énergétiques durables.

Objectif

The promise of organic materials as biological sensors, electrodes, and memristive devices creates outstanding opportunities for medical diagnosis and treatment, energy storage, as well as neuromorphic computing. At the core of these applications are organic polymers that efficiently support both ionic and electronic transport and therefore are called organic mixed ionic-electronic conductors. These materials’ enabling feature is their ability to convert ionic currents into electronic signals, and vice versa. However, our understanding of these materials is incomplete and the molecular mechanisms underpinning their properties remain elusive. In MIXCONDUCTORS, I will describe and characterize mixed ionic-electronic conductors using machine learning-enhanced multiscale simulations to unravel molecular mechanisms and identify material design guidelines. I propose to use specific machine learning surrogate models to develop a new multiscale method with dramatically increased computational efficiency, unlocking the possibility of bottom-up simulations able to predict device-scale properties. The proposed multiscale method will be used to characterize in silico the growing library of organic mixed conductors, allowing me to uncover their common and/or unique strengths and discover material design guidelines. Finally, together with experimental collaborators, I will be in the position to unravel the molecular mechanisms underpinning some of mixed conductors’ unique properties, enabling me to formulate application-targeted material design guidelines. In summary, MIXCONDUCTORS will provide detailed and unprecedented understanding of the molecular mechanisms behind the functioning of emerging organic mixed ionic-electronic conductors, thereby informing the rational design of improved materials with ramifications for the development of devices that improve health and well-being and enable a future with clean and affordable energy.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

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Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

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Coordinateur

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN
Contribution nette de l'UE
€ 203 464,32
Adresse
GROENE LOPER 3
5612 AE Eindhoven
Pays-Bas
Région
Zuid-Nederland Noord-Brabant Zuidoost-Noord-Brabant
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)