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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Development of Data-assisted Photo-Organocatalytic Transformations

Projektbeschreibung

Anwendung der Datenwissenschaft im Photokatalysatordesign

Die Organophotoredoxkatalyse hat in der nachhaltigen Chemie stark an Bedeutung gewonnen. Bei diesem Verfahren kommen erschwingliche, metallfreie Farbstoffe zum Einsatz, die für bestimmte Reaktionen maßgeschneidert werden können. Es ist jedoch schwierig vorherzusagen, wie sich diese Farbstoffe in verschiedenen Systemen verhalten werden. Traditionelle Ansätze beruhen oft auf zeit- und kostenintensiven Versuch-und-Irrtum-Methoden. Das Ziel des innerhalb der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts PhotoCatData besteht darin, eine datengesteuerte Lösung anzuwenden, um das Photokatalysatordesign und die Entdeckung von Reaktionen zu optimieren. Bei der Untersuchung wird maschinelles Lernen angewandt, um Photokatalysatorstrukturen mit ihren Leistungseigenschaften zu korrelieren. Anschließend werden die vorgeschlagenen photochemischen Verfahren für Fließprozesse angepasst, um eine effiziente großmaßstäbliche Produktion wertvoller Verbindungen zu realisieren. Die Projektmethoden sollen dazu beitragen, Zeit zu sparen, Kosten zu senken und das Potenzial der Organophotoredoxkatalyse zu erweitern.

Ziel

Photocatalysis is now a well-established method for developing sustainable protocols in synthetic organic chemistry. Organophotoredox catalysis, in particular, is gaining significant interest due the use of inexpensive, easy-to-make, metal-free organic dyes with tunable photophysical properties. Structural modification of these organic molecules is crucial to fine-tune their redox features for desired photochemical transformations. However, predicting the final excited-state properties of functionalized dyes remains challenging, especially when compatibility with the reaction system is required. This has led to a resource-intensive trial-and-error approach to identify the optimal photocatalyst structure for specific transformations, limiting its widespread application. A promising solution is data science, which can streamline the relationship between the chemical structure of dyes and their function, facilitating their application. The computer-assisted development of innovative systems in organophotoredox catalysis can offer novel possibilities for large-scale applications, reducing time, reagent consumption, and costs compared to traditional methods. This proposal aims to develop new data-assisted protocols for reaction discovery and photocatalyst design. During the outgoing phase at the University of Utah, under Prof. Sigman's supervision, machine learning algorithms will be used to correlate photocatalysts' structures with their functions. Classification tools will explore reactivity cliffs, and dimensionality reduction techniques will map the chemical space to visualize reactivity patterns with fewer experiments. In the subsequent return phase at the University of Padova, under Prof. Dell'Amico's supervision, these photochemical methodologies will be adapted for flow processes to produce synthetically relevant compounds on a multi-gram scale. The data science knowledge acquired will guide this transition, enabling a more efficient implementation.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PADOVA
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 396 991,08
Adresse
VIA 8 FEBBRAIO 2
35122 PADOVA
Italien

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Region
Nord-Est Veneto Padova
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

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