Description du projet
Des matériaux optimisés par l’IA, du processus à la performance
La découverte de nouveaux matériaux implique généralement une expérimentation continue, qui consiste à modifier les températures, les pressions ou les solvants dans l’espoir d’une percée. Les relations entre la fabrication d’un matériau, sa structure et ses performances finales restent difficiles à cerner. Le projet GEMPROMISE, financé par l’UE, vise à inverser cette tendance. Plus précisément, il combinera des expériences à haut débit, des simulations avancées et l’apprentissage automatique. Il s’agit de construire un système génératif en boucle fermée qui propose des conditions de traitement et les teste en temps réel. L’objectif est de remplacer les essais et les erreurs par des prévisions et de créer des silicates en couches synthétiques durables avec des propriétés électroniques réglables pour la transition énergétique et au-delà.
Objectif
GEMPROMISE aims to tackle the grand challenge of materials science, namely to identify the process parameters leading to a structure with targeted properties and performance. Compared to the current trial-and-error approach, mastering the Process-Structure-Property-Performance (Proc.→Struc.→Prop.→Perf.) relationships would speed up materials discovery with a huge societal impact (e.g. for energy transition). From a fundamental standpoint, there is no theory for these relationships. Thanks to highthroughput (HT) ab initio simulations, Struc.→Prop. (and hence Prop.→Perf.) can be well predicted and machine-learning (ML) approaches have been recently used as much faster surrogate models. But the simulation of the complete Proc.→Struc. is still out of reach, and ML approaches are hindered by the lack of data given the vast amount of possible process paths.
GEMPROMISE will establish a generative active learning approach to suggest process parameters leading to targeted properties, promoting a physical and chemical understanding of Proc.→Struc.→Prop.→Perf., as ultimate goal. Its key ideas emerged in a synergistic brainstorming between AYMONIER (experiments), RIGNANESE (simulations), and VANDERGHEYNST (ML): (i) a multimodal ML model will be developed to leverage experiments and simulations as direct and indirect data providers of varying quantity and quality, integrating these modalities through a joint latent space allowing for generation, (ii) a HT synthesis and characterization platform will be designed to close the loop and respond to the ML model queries, and (iii) a HT simulation framework will be devised for predicting Struc.→Prop. information to complement experiments.
To illustrate the concept, GEMPROMISE will give birth to a bottom-up, sustainable, and scalable method to produce new synthetic layered silicates with controllable band gaps. Once established, this approach can be extended to other processes, structures, properties, and hence applications.
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).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
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.
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.
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-SYG - HORIZON ERC Synergy Grants
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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.
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-SyG
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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.
75794 PARIS
France
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.