Description du projet
Découvrir les secrets des matériaux complexes
Les matériaux désordonnés tels que les alliages à haute entropie, les supraconducteurs et les surfaces catalytiques jouent un rôle crucial dans la technologie. Cependant, leurs interactions électroniques complexes rendent leur modélisation précise difficile. Les méthodes conventionnelles, dominées par la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT pour «density functional theory»), sont souvent insuffisantes. Dans ce contexte, le projet Correlated_Disorder, financé par le CER, développera de nouveaux outils de chimie quantique ab initio. En combinant les techniques de la fonction de Green, l’apprentissage automatique et des modèles mathématiques avancés, ce projet permettra de réaliser des simulations précises et économiques de systèmes désordonnés. En intégrant ces méthodes à la dynamique moléculaire et en créant des modèles pour concevoir de meilleures fonctionnelles DFT, Correlated_Disorder promet une compréhension plus approfondie des matériaux corrélés et ouvre la voie à des outils de calcul de nouvelle génération en chimie quantique et en science des matériaux.
Objectif
This proposal aims to advance the modeling of disordered correlated-electron materials by developing novel ab-initio quantum chemistry methods that challenge the prevailing dominance of density functional theory (DFT) in this area. By harnessing recent breakthroughs in Green's function techniques, machine learning, and advanced mathematical models, we propose a comprehensive suite of tools for predicting spectral and thermodynamic properties of disordered materials.
The methods developed in this proposal, based on finite temperature Green’s function approaches, will enable accurate and cost-effective simulations of disordered systems, overcoming the limitations of current approaches which rely predominantly on DFT. The proposed techniques will facilitate the study of a wide range of materials where disorder is a key factor, such as high entropy alloys, superconductors, and catalytic surfaces. Additionally, we will develop machine learning models trained on ab-initio Green's function data and integrate them with ab-initio molecular dynamics to study dynamic processes in disordered systems. Finally, we will also deliver tools for learning material specific DFT functionals from the ab-initio Green’s function data providing an insight into the functional design.
This project aims to open new frontiers in quantum chemistry and materials science, fostering interdisciplinary collaborations and providing a foundation for the next generation of computational tools. The anticipated outcomes include enhanced predictive capabilities for disordered systems and improved insights into the design of DFT functionals, contributing significantly to the fundamental scientific understanding of correlated materials.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-ADG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
00-927 Warszawa
Pologne
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.