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New generation advanced phosphorus-containing flame retardants designed via machine learning and genetic algorithm

Descrizione del progetto

Sfruttare l’apprendimento automatico e gli algoritmi genetici per progettare ritardanti di fiamma migliori

La resina epossidica è un polimero ampiamente utilizzato in settori quali l’edilizia, l’automotive e l’aerospaziale. A causa della sua elevata infiammabilità, vengono spesso incorporati ritardanti di fiamma contenenti fosforo (P-FR) le cui proprietà includono un’elevata efficienza di ritardabilità, una bassa tossicità e molteplici modalità d’azione. Tuttavia, P-FR diversi con strutture chimiche simili ma con ambienti chimici diversi (come la posizione dei gruppi o la configurazione spaziale) possono avere efficienze ignifughe molto divergenti. La relazione tra struttura, ambiente circostante e proprietà funzionali non è nota. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto FireDesign mira a utilizzare l’apprendimento automatico e gli algoritmi genetici per approfondire la conoscenza e la comprensione, portando alla progettazione razionale di nuovi P-FR ad alta efficienza.

Obiettivo

Polymeric materials show advantages of high performance and low cost and have been widely used in modern society. Epoxy resin (EP) as one of the most important polymers, has been widely employed in construction, automotive, and aerospace industries, etc. In Europe, EP market has exceeded 410.60 kilo tons per year. However, the intrinsic flammability of EP makes them potential hazards to human life and property. Due to environmental concerns, incorporating phosphorus-containing flame retardants (P-FRs) into EP has been approved as an efficient approach to improve their fire safety. However, customized target P-FRs design is still hindered due to limited known structures and mechanisms. For example, in EP, two P-FRs with similar chemical structures but different chemical surroundings showed more than 10 times difference in flame-retardant efficiency. Therefore, how to reveal the structure–property relationship of P-FRs and achieve new high-efficiency P-FRs design based on subtle differences in these chemical surroundings (such as group positions, spatial configuration, etc.) pose significant challenges. The overarching goal of the ambitious yet feasible project (FireDesign) is to design novel high-efficiency P-FRs using machine learning (ML) and genetic algorithms (GA). More specific objectives include: O1) to establish the linkage between chemical structure of P-FRs and their flame retardancy efficiency, and to predict target properties of flame-retardant EP by ML; O2) to design optimal P-FRs molecular structures by GA in tandem with ML-based predictive model; O3) to synthesize high-efficiency P-FRs according to the designed molecular structures. FireDesign is a typical multidisciplinary approach requiring complementary expertise from the host (flame-retardant design, fire chemistry, polymer processing) and the researcher (ML, data mining, and GA), contributing to the achievement of “The Materials 2030 roadmap”and“Green and Digital strategies” of EU policies.

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-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European 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

FUNDACION IMDEA MATERIALES
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.

€ 209 914,56
Indirizzo
CALLE ERIC KANDEL 2 PARQUE CIENTIFICO Y TECNOLOGICO TECNOGETAFE
28906 Getafe
Spagna

Mostra sulla mappa

Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Research Organisations
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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