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Generative Polymer Informatics

Projektbeschreibung

Maschinelles Lernen für fortgeschrittene Polymertechnologien

Die Polymerwissenschaft spielt in zahlreichen Bereichen und Sektoren eine immer wichtigere Rolle. Sie birgt das Potenzial zur Entdeckung und Erschaffung von Schlüsselpolymerstrukturen, die bedeutende Durchbrüche auf Gebieten wie der Biotechnologie, der Elektronik und sogar im Bauwesen nach sich ziehen können. Leider ist der Prozess der Erkundung chemischer Polymerräume, der Schaffung maßgeschneiderter Polymerstrukturen und der Vorhersage von Syntheserouten kostspielig, langsam und ressourcenintensiv. Das Ziel des ERC-finanzierten Projekts genPI besteht in der Entwicklung eines generativen Polymerinformatik-Paradigmas, bei dem transformerbasierte KI eingesetzt wird, um Erforschung, Konzeption und Entwicklung von Polymeren massiv voranzutreiben. Mit dieser Lösung können wesentlich größere chemische Räume erkundet und dabei trotzdem genaue Vorhersagen über Eigenschaften getroffen, neuartige Strukturen mit gezielten Funktionalitäten effizient erstellt und sogar die Durchführbarkeit von Synthesen vorhergesagt werden.

Ziel

Embarking on a transformative journey, this groundbreaking research proposal unveils generative polymer informatics (genPI)-a revolutionary paradigm that leverages the unprecedented capabilities of transformer-based artificial intelligence to catapult polymer discovery, design, and development into a new era. In a time when sustainable and advanced materials are more crucial than ever, genPI aims to overcome key challenges in polymer science by exploring vast chemical spaces, accurately predicting properties, generating novel structures with targeted functionalities, and forecasting synthesis feasibility. The project is strategically organized into three interconnected work packages: rapid exploration of polymer chemical spaces (WP1), creation of customized polymer structures (WP2), and prediction of synthesis routes (WP3). These are supported by transversal activities that ensure data extraction, workflow integration, and democratization of tools and knowledge. By harnessing machine learning techniques, genPI endeavors to invert the traditional polymer design paradigm, empowering the creation of polymers with precisely engineered properties. This pioneering approach holds the promise of unveiling entirely new classes of polymers with unprecedented characteristics, directly addressing pivotal issues such as environmental sustainability, advanced functionality, and innovative synthesis methods. The project's inherently interdisciplinary nature-melding materials engineering, polymer science, and artificial intelligence-positions it at the vanguard of materials science innovation. Its successful implementation could revolutionize industries from sustainable manufacturing to healthcare, paving the way for a new era in polymer science aligned with global sustainable initiatives. This research not only promises to accelerate polymer discovery but also democratizes access to the advanced built tools, fostering collaboration and innovation across academia and industry.

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-ERC - HORIZON ERC Grants

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) ERC-2025-STG

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

Gastgebende Einrichtung

UNIVERSITAT BAYREUTH
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.

€ 1 498 891,00
Adresse
UNIVERSITATSSTRASSE 30
95447 BAYREUTH
Deutschland

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Region
Bayern Oberfranken Bayreuth, Kreisfreie Stadt
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.

€ 1 498 891,00

Begünstigte (1)

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