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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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INtelligent System for Processing Intensive Reaction Electrochemistry

Description du projet

Automatiser la chimie verte pour la synthèse du cyclopropane

Les cycles cyclopropanes sont des intermédiaires cruciaux dans la synthèse organique, mais les méthodes de production évolutives et durables demeurent peu développées. Les approches électrochimiques (EC) traditionnelles se heurtent à des défis tels que la passivation des électrodes, qui limite l’efficacité et la reproductibilité. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet INSPIRE entend relever ces défis en intégrant la synthèse EC dans un microréacteur automatisé à flux continu, amélioré par l’apprentissage automatique. Ce système optimise les conditions de réaction, minimise l’encrassement des électrodes et améliore l’évolutivité. En s’appuyant sur l’optimisation bayésienne, INSPIRE affine les paramètres pour accroître les rendements et la sélectivité, tout en générant des données en temps réel pour le criblage systématique des réactions. En combinant la synthèse EC avec l’automatisation et l’optimisation pilotée par l’IA, INSPIRE établit une approche à haut débit pour produire des anneaux de cyclopropane et d’autres précieuses molécules d’une manière plus verte et plus efficace.

Objectif

This project focuses on developing and implementing an automated organic electrosynthesis process of cyclopropane rings. Electrochemical (EC) methods, which often suffering from passivation phenomena, will be applied in a continuous-flow microreactor integrated into a global chemical robot, addressing critical challenges in the field of synthetic chemistry. Cyclopropane rings are vital intermediates in organic synthesis, yet their scalable production via green and efficient methods remains underdeveloped.

This study aims to optimize EC cyclopropanation with the aid of machine learning algorithms (e.g. Bayesian optimization) to refine reaction conditions and minimize electrode passivation. The key objectives include:
(i) optimizing reaction parameters to maximize yields, conversion rates, and selectivity,
(ii) implementing advanced machine learning tools to address and mitigate foulinga major barrier to EC process scalabilityand,
(iii) developing robust numerical models to enable the scaling up of EC reactions.

The integration of machine learning with EC flow synthesis is expected to enhance reaction efficiency and reproducibility, creating a framework for the systematic screening of reactions and mechanisms, thus reducing the manual experimental time required by traditional optimization methods. The EC microreactor, implemented within automated continuous-flow platforms, will facilitate dataset generation, real-time control over reaction dynamics, and material production, pushing the boundaries of electrosynthetic methodologies.

The ultimate goal is to establish a versatile, high-throughput approach for synthesizing cyclopropane rings and other high-value molecules, paving the way for significant advancements in sustainable synthetic strategies and expanding the potential of EC processes in organic chemistry.

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).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

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.

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.

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

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM
Contribution nette de l'UE

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.

€ 232 916,16
Coût total

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.

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