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Development of Data-assisted Photo-Organocatalytic Transformations

Descrizione del progetto

Applicazione della scienza dei dati alla progettazione di fotocatalizzatori

La catalisi organo-foto-ossidoriduttiva ha ottenuto un’attenzione notevole nella chimica sostenibile. Questo metodo utilizza coloranti economici, privi di metalli, che possono essere adattati per reazioni specifiche. Tuttavia, prevedere il comportamento di questi coloranti in sistemi diversi è impegnativo. Gli approcci tradizionali si basano spesso su metodi per tentativi ed errori che richiedono molto tempo e denaro. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto PhotoCatData mira ad applicare una soluzione guidata dai dati per ottimizzare la progettazione di fotocatalizzatori e la scoperta di reazioni. Lo studio utilizzerà l’apprendimento automatico per correlare le strutture dei fotocatalizzatori alle loro prestazioni. Successivamente, le metodologie fotochimiche proposte saranno adattate ai processi di flusso, consentendo la produzione efficiente e su larga scala di composti pregiati. Le metodologie del progetto dovrebbero aiutare a risparmiare tempo, a ridurre i costi e a espandere il potenziale della catalisi organo-foto-ossidoriduttiva.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PADOVA
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 396 991,08
Indirizzo
VIA 8 FEBBRAIO 2
35122 PADOVA
Italia

Mostra sulla mappa

Regione
Nord-Est Veneto Padova
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

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