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Descripción del proyecto

Diseño optimizado de diagramas de flujo de procesos asistido por inteligencia artificial

Mejorar la eficiencia y la resiliencia de las industrias química y farmacéutica es fundamental para la Unión Europea. El diseño de diagramas de flujo de procesos asistido por inteligencia artificial (IA) han demostrado un gran potencial para crear nuevas configuraciones de procesos. Sin embargo, los métodos existentes suelen requerir un nuevo entrenamiento para cada diseño y no aprovechan la información relevante del ámbito ingenieril. El proyecto CoAUTHOR, financiado por las acciones Marie Skłodowska-Curie, tiene por objeto crear un agente de IA que combine el aprendizaje por refuerzo con la optimización de procesos químicos y la predicción de propiedades. Este agente podrá diseñar diagramas de flujo de procesos y adaptar los existentes sin necesidad de volver a entrenarlos, teniendo en cuenta los objetivos de diseño y el contexto de ingeniería. El equipo del proyecto identificará técnicas para integrar componentes químicos y propiedades de reacción en el entrenamiento de modelos de aprendizaje por refuerzo para el diseño de diagramas de flujo de procesos.

Objetivo

Improving the efficiency and resilience of the chemical and pharmaceutical industry is pivotal for the EU; in this frame, process flow diagram (PFD) design and retrofitting play a crucial role. Currently, it is executed by engineers leveraging their knowledge and engineering context, using a time-consuming iterative approach. On the other hand, AI-driven PFD design has proven outstanding capabilities in generating new process configurations. Despite being a promising technology, current approaches rely on training a new model when designing a process without leveraging process engineering information. Inserting such information would give the agent the optimisation context, improving the efficiency of the generated PFD and removing the need for retraining on each new design. However, such an integration requires investigating the best approach to inform the agent in the engineering context. This action wants to fill this gap by using a multidisciplinary approach combining reinforcement learning (RL) with chemical process optimisation and chemical properties predictions. The main project outcome is an AI agent able to design PFDs and retrofit existing ones without retraining while informed of the design aim and engineering context. The project will investigate the most suitable techniques for integrating chemical components and reaction properties into RL training for PFD design and retrofitting. The results of CoAUTHOR will advance our understanding of context-aware RL for chemical applications and generate an extensive toolkit for AI-driven PFD generation, paving the way toward a more sustainable and resilient chemical industry. In this action, I will combine my background in AI application in the chemical industrial domain with the expertise of the host research group in AI-driven PFD generation at TU Delft while acquiring skills in representing physicochemical properties via AI techniques during my secondment at ETH.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

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

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinador

TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT
Aportación neta de la UEn
€ 217 076,16
Coste total
Sin datos

Socios (1)