Description du projet
La conception assistée par l’IA de matériaux énergétiques hautement performants
Les électrolytes solides sont essentiels au stockage durable de l’énergie, mais leur développement est freiné par leur faible rendement et les coûts élevés des essais. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet LIMG vise à lancer une plateforme «Loop-Locked Intelligent Material Generation», un système basé sur l’IA conçu pour accélérer la découverte de matériaux hautement performants. En recourant à un apprentissage automatique spécialisé pour simuler le mouvement du lithium avec une grande fidélité, il vise à contourner les calculs traditionnels, lents et coûteux. Parmi les autres objectifs figurent la constitution d’une vaste base de données de matériaux réutilisable et l’utilisation de l’IA générative pour concevoir de nouveaux électrolytes dotés de propriétés spécifiques. Le projet entend révolutionner la manière dont nous créons les matériaux énergétiques, en accélérant la transition vers des technologies à faibles émissions de dioxyde de carbone tout en formant la prochaine génération de leaders dans le domaine de la science pilotée par l’IA.
Objectif
Solid-state electrolytes (SSEs) promise to revolutionize energy storage and carbon-neutral mobility industries, but their low ionic conductivity remains a barrier. Discovery of high-performance SSEs is hindered by a lack of high-quality lithium-diffusion data, unclear structure-property understanding, and the high cost of traditional computational screening. This project aims to build a Loop-Locked Intelligent Material Generation (LIMG) platform by coupling a pre-trained machine learning force field (MLFF) called SO3LR-SSE with advanced generative models. SO3LR-SSE explicitly incorporates non-local and many-body interactions to improve the fidelity of dynamic SSE databases and the transferability across diverse material systems. The project includes four main work packages (WPs 1-4, LIMG platform) plus one for data management, career development, and dissemination. WP1 will develop a high-fidelity, transferable MLFF for SSEs to speed up Li-diffusion dynamics simulations, forming the basis for generating a comprehensive SSE database of ionic conductivities in WP2. WP3 will use ML and the database to accurately predict ionic conductivity and elucidate structure-property relationships. WP4 will focus on inverse SSEs design with clear physical interpretability based on generative models. LIMG is expected to generate a large, reusable dataset and rapidly identify novel candidates across global chemical spaces for experimental follow-up. A planned secondment at TU Berlin will support MLFF development in a collaborative environment. For the fellow, this project will significantly strengthen skills in advanced AI algorithm development, materials design, and interdisciplinary collaboration, strengthening prospects for leadership in AI-driven materials research. LIMG aspires to be widely expanded to material systems, advancing innovative, interpretable, high-fidelity design of new energy materials and accelerating deployment of low-carbon energy storage technologies.
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.
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.
- sciences naturelles informatique et science de l'information bases de données
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence artificielle générative
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
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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.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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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) HORIZON-MSCA-2025-PF
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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.
4365 ESCH-SUR-ALZETTE
Luxembourg
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.