Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français fr
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

New Paradigms for Deep Generative Modeling of Polymers

Description du projet

L’IA pour améliorer la conception et la synthèse des polymères

Ces dernières années, les polymères se sont révélés essentiels pour divers domaines et secteurs, allant de l’électronique à la construction, en passant par les produits pharmaceutiques. Néanmoins, la dépendance de la plupart des méthodes de conception à l’égard d’essais et d’erreurs approfondis est à la fois coûteuse et chronophage. Cela limite les connaissances que l’on peut en tirer. Le projet POLYGEN, financé par le CER, entend combler les lacunes dans la conception de polymères guidée par l’IA en développant de nouveaux paradigmes pour les cadres d’IA générative dans la conception et la synthèse, ainsi que des représentations de polymères. Pour ce faire, le projet fera appel à plusieurs méthodes qui combineront la science des polymères et l’intelligence artificielle, réimaginant ainsi la conception des polymères.

Objectif

Polymers are the most ubiquitous materials class in modern society. Most of us spend a significant part of our lives in buildings made of polymers, using electronics manufactured with special polymers, and taking medicines encapsulated in carefully-optimized polymer formulations. In many cases, the design of new polymers is key to addressing global challenges in sustainability, health, and security. However, current polymer design methods rely heavily on trial-and-error experimentation and are grounded on imprecise assumptions about their structure, which is not only time-consuming and costly, but also offers limited insights into the relationship between structure, synthesis, and properties beyond the simplest polymers. While data-driven methods for small molecule engineering have flourished in recent years, artificial intelligence (AI) methods designed for polymers remain severely underdeveloped due to the unique challenges they pose. Their design involves navigating a noisy data space in search of compounds satisfying a complex set of specifications, made even more challenging when we’re interested in sampling novel, unique materials. The lack of well-defined, regular structures in polymers, coupled with a vastly different synthesis space, has also led to inefficient representations for them and an overreliance on hand-crafted simplifications, necessitating the development of information-rich yet scalable representa-tions for diverse polymer classes. I will tackle these gaps in AI-guided polymer design through the de-velopment of new paradigms for (1) learnable polymer representations and (2) generative AI frameworks for polymer design and synthesis. The methods I will develop bridge unique ideas from polymer science and AI to create a ground-breaking new approach for engineering polymers to specification and transform the current polymer design landscape across many industries via scalable data-driven strategies.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

CHALMERS TEKNISKA HOGSKOLA AKTIEBOLAG
Contribution nette de l'UE
€ 1 500 000,00
Adresse
-
412 96 Goteborg
Suède
Région
Södra Sverige Västsverige Västra Götalands län
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 1 500 000,00

Bénéficiaires (1)