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Robot-mediated development of statistical models for mechanistic analysis amplification in synthetic organic reactions

Descrizione del progetto

Chimica organica con l’apprendimento automatico

La chimica organica si affida spesso a metodi di prova ed errore, rallentando i progressi nello sviluppo di strategie sintetiche efficienti. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto Cyb-org intende rivoluzionare questo processo applicando l’apprendimento automatico (ML) per ottimizzare i protocolli di reazione. Una piattaforma robotica imposterà e campionerà le reazioni, raccogliendo dati su velocità di reazione, rese ed enantioselettività. Sviluppando modelli statistici, il progetto cerca di scoprire intuizioni meccanicistiche applicabili a diversi substrati e catalizzatori. Questo strumento non solo migliorerà l’efficienza della reazione, ma identificherà anche gli outlier, rivelando potenzialmente nuove reattività. Con potenziali applicazioni nell’industria farmaceutica e della chimica fine, Cyb-org promette di trasformare il modo in cui la chimica organica viene ottimizzata e scalata.

Obiettivo

Cyb-org aims to apply well-established machine learning (ML) techniques to innovate mechanistic studies and optimization protocols in organic chemistry. Within this project, a robotic platform will be programmed to autonomously set up and sample reactions for kinetic analysis, extracting data on reaction rates, yields, and enantioselectivity. The primary goal of this proposal is to develop statistical models capable of generalizing mechanistic insights across a range of substrates or catalyst variables, focusing on the selected organic transformations. The new model will generate predicted outputs, which can subsequently be experimentally validated to achieve enhanced performance. Identifying outliers within this data will allow for the analysis of atypical reactions, potentially leading to the discovery of novel reactivity and the development of new, significant synthetic strategies. This advanced ML tool could be adopted by the pharmaceutical and fine chemical industries, enhancing automated systems for optimizing organic chemical transformations.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

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

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Coordinatore

UNIVERSITAT DE GIRONA
Contributo netto dell'UE
€ 322 164,36
Indirizzo
PLACA SANT DOMENEC 3
17004 Girona
Spagna
Regione
Este Cataluña Girona
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (2)