Descripción del proyecto
Nuevo marco de metaaprendizaje para describir interacciones atómicas
Los potenciales interatómicos de aprendizaje automático (MLIP, por sus siglas en inglés) son herramientas avanzadas que utilizan inteligencia artificial (IA) para simular materiales con precisión a nivel cuántico, lo que ayuda a los investigadores a predecir sus propiedades. A pesar de sus capacidades, la complejidad de desarrollar y optimizar MLIP ha limitado su uso generalizado. En el proyecto META-LEARN, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, se diseñará un marco de metaaprendizaje que contribuya a simplificar y optimizar el desarrollo de MLIP. Una de las principales innovaciones será MLIP-COPILOT: una herramienta de IA que ofrece recomendaciones adaptadas para algoritmos, conjuntos de datos y métodos de entrenamiento. Al aumentar la eficiencia y accesibilidad de los MLIP, META-LEARN facilitará el desarrollo de estrategias innovadoras para el diseño de materiales sostenibles y, al mismo tiempo, ayudará a los investigadores a abordar retos complejos en el ámbito de los materiales.
Objetivo
Materials engineers have dreamed for decades of optimizing materials starting from the quantum mechanical laws of nature. Mastering the inherent chemical and microstructural complexity promises access to outstanding properties of structural and functional materials. Machine-learning interatomic potentials (MLIPs) ignited hope by offering quantum-mechanical accuracy for systems with many atoms. However, the full capacity of MLIPs remains untapped due to the complexity of the MLIP construction process and the required simulations.
META-LEARN will cut the MLIP Gordian knot and raise MLIP construction to the next level. Our vision is a meta-learning framework that unleashes the full strength of MLIPs for large-scale simulations to a broad community. We will meta-learn the optimal MLIP-construction processes by acquiring and exploiting domain-expert knowledge from various branches of advanced ab initio and large-scale simulations.
META-LEARN leverages a comprehensive pool of algorithms to ensure an optimal, task-oriented accuracy-efficiency trade-off. MLIPs that account for magnetic and electronic excitations will broaden the materials spectrum. MLIP-based sampling will boost the efficiency of thermodynamic predictions. Deciphering the microstructure genome will provide the optimal training for large-scale defects. Sustainability challenges will be tackled at the limit of chemical and microstructural complexity: Multicomponent H-storage and coating materials.
META-LEARN will encode the knowledge of the MLIP construction and make it openly available via the MLIP-COPILOT, a knowledge-graph-based artificial intelligence tool. The MLIP-COPILOT will provide the optimal combinations of MLIP algorithms, hyperparameters, training datasets, and training sequences for different materials and simulation tasks. The MLIP-COPILOT will remain flexibly extensible for the community beyond the project’s scope, allowing for the addition of new types of simulations, materials, and MLIPs.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ingeniería y tecnología ingeniería de materiales recubrimiento y películas
- ciencias naturales ciencias biológicas genética genoma
- ciencias sociales derecho
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2024-ADG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
70174 Stuttgart
Alemania
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.