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AI-powered classification of bimolecular reaction mechanisms from kinetic data

Projektbeschreibung

Intelligente Werkzeuge für nachhaltige bimolekulare Chemie

Zu verstehen, wie Moleküle reagieren, ist für die Entwicklung umweltfreundlicher Technologien von entscheidender Bedeutung, doch traditionelle Methoden sind eher langsam und oft ressourcenintensiv. Das Ziel des innerhalb der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts MecAI besteht darin, dieses Problem mit der Entwicklung eines bedienungsfreundlichen KI-Instruments zu lösen, das komplexe bimolekulare Reaktionsmechanismen direkt aus experimentellen Daten vorhersagt. Aufbauend auf hochpräzisen Voruntersuchungen wird das Projektteam dieses Rahmenwerk auf mehr als 1 000 verschiedene chemische Reaktionswege erweitern, darunter verschiedene Aktivierungs- und Deaktivierungsschritte. Das auf Benutzungsfreundlichkeit ausgelegte Werkzeug wird nicht-technische Anwendungsgruppen bei ihren Untersuchungen unterstützen und dabei die Möglichkeiten des Standes der Technik von heute übertreffen. Zu guter Letzt könnte diese Innovation das traditionelle, auf gut Glück erfolgende Screening ersetzen, die Entdeckung neuer Chemikalien beschleunigen und eine effizientere, nachhaltigere Chemie fördern.

Ziel

Mechanistic studies in chemistry are fundamental to deepen our knowledge of how organic molecules behave and react, facilitate the optimisation of chemical processes, design innovative catalysts, explore new reactivity, and progress toward greener and more efficient chemistry, while avoiding the risks of traditional hit-or-miss screening methods. Yet, such studies typically demand substantial time and resources and can still yield inconclusive results. These limitations create an urgent need for more efficient approaches, and the rapid rise of artificial intelligence tools developed across many fields is opening powerful new possibilities to meet that need. Proof-of-concept work from Larrosa and Burés shows the potential of AI-based models as powerful tools for assisting kinetic analyses and elucidating reaction mechanisms. In their 2023 Nature paper, they show the possibility of training a deep learning model with data containing a variety of kinetic profiles from several mechanisms and demonstrated up to 99.99% accuracy, even under conditions with simulated experimental errors. While this proof-of-concept work only focuses on a small set of 20 unimolecular reaction mechanisms, our goal is to develop a simple-to-use tool powered by artificial intelligence that predicts bimolecular reaction mechanisms from experimental kinetic data. This project builds on the strong basis established in the published preliminary work and seeks to extend the framework to a new model capable of handling bimolecular reactions and encompassing over 1,000 distinct mechanisms with various activation and deactivation pathways. This tool will be designed for accessibility and will support non-technical users in their mechanistic investigations, and will dramatically surpass current state-of-the-art capabilities.

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-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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) HORIZON-MSCA-2025-PF

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

Koordinator

THE UNIVERSITY OF MANCHESTER
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.

€ 260 347,92
Adresse
OXFORD ROAD
M13 9PL Manchester
Vereinigtes Königreich

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Region
North West (England) Greater Manchester Manchester
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.

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