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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Generative Polymer Informatics

Description du projet

Apprentissage automatique pour faire progresser les technologies des polymères

La science des polymères joue un rôle de plus en plus important dans de nombreux domaines et secteurs. Elle offre la possibilité de découvrir et de créer des structures polymères clés qui peuvent conduire à des percées significatives dans des domaines tels que la bio-ingénierie, l’électronique et même la construction. Malheureusement, le processus d’exploration des espaces chimiques des polymères, de création de structures polymères personnalisées et de prévision des voies de synthèse est coûteux, lent et nécessite d’importantes ressources. Le projet genPI, financé par le CER, vise à développer le paradigme de l’informatique générative des polymères, qui utilisera l’IA basée sur les transformateurs pour faire progresser massivement la découverte, la conception et le développement des polymères. Cette solution sera capable d’explorer des espaces chimiques beaucoup plus vastes tout en prédisant avec précision les propriétés, en créant efficacement de nouvelles structures avec des fonctionnalités ciblées et même en prédisant la faisabilité de la synthèse.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

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

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSITAT BAYREUTH
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

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

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Région
Bayern Oberfranken Bayreuth, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 498 891,00

Bénéficiaires (1)

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