Descrizione del progetto
Una progettazione basata sull’intelligenza artificiale di materiali energetici ad alte prestazioni
Gli elettroliti allo stato solido sono fondamentali per lo stoccaggio sostenibile dell’energia; ciononostante, il loro sviluppo è ostacolato dalla bassa efficienza e dagli elevati costi di sperimentazione. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto LIMG mira a lanciare una piattaforma denominata «Loop-Locked Intelligent Material Generation», un sistema basato sull’intelligenza artificiale (IA) progettato per accelerare la scoperta di materiali ad alte prestazioni. Utilizzando tecniche specializzate di apprendimento automatico per simulare il movimento del litio con elevata fedeltà, il progetto mira a superare i limiti dei calcoli tradizionali, che sono lenti e costosi. LIMG si prefigge inoltre la creazione di un’enorme banca dati di materiali riutilizzabile e l’impiego dell’IA generativa per progettare nuovi elettroliti con proprietà specifiche, con l’obiettivo finale di rivoluzionare il modo in cui creiamo i materiali energetici, accelerando la transizione verso tecnologie a basse emissioni di carbonio e formando al contempo la prossima generazione di leader nella scienza basata sull’IA.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione basi di dati
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale intelligenza artificiale generativa
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
4365 ESCH-SUR-ALZETTE
Lussemburgo
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.