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Carbonitride Metal Navigator

Projektbeschreibung

Potenzial von Metallcarbonitriden freisetzen

Metallcarbonitride, Verbindungen aus auf der Erde reichlich vorkommenden Metallen mit Kohlenstoff und Stickstoff, weisen bemerkenswerte mechanische, elektronische, katalytische und supraleitende Eigenschaften auf, die potenzielle Anwendungsmöglichkeiten in den Bereichen saubere Energie, Katalyse und auf dem Gebiet der Quantentechnologien bieten. Aufgrund der Kosten und des Zeitaufwands für den Einsatz von Methoden der konventionellen Dichtefunktionaltheorie (DFT) zur systematischen Erforschung dieses riesigen chemischen Raums wurden sie bisher nicht ausreichend erkundet. Mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen zielt die Arbeit des Projekts CarMeN darauf ab, eine der Dichtefunktionaltheorie nahe Genauigkeit zu einem Bruchteil der Rechenkosten zu erreichen. Aus dem Maschinenlernen resultierende Potenziale, die auf hochwertigen DFT-Daten beruhen, werden mit der Vorhersage von Kristallstrukturen kombiniert, um eine systematische Kartierung von stabilen und metastabilen Metallcarbonitridverbindungen mit gewünschten Eigenschaften vorzunehmen. Die vorhergesagten Kandidaten werden auf experimentelle Durchführbarkeit überprüft.

Ziel

The CarMeN (Carbonitride Metal Navigator) project aims to revolutionize the discovery of functional materials by combining machine learning (ML) with crystal structure prediction (CSP) to accelerate exploration of the vast and underexplored space of metal carbonitrides (MCNs). MCNs, composed of earth-abundant metals with carbon and nitrogen, exhibit exceptional mechanical, electronic, catalytic, and superconducting properties, making them highly relevant for sustainable energy, catalysis, quantum technologies, and advanced manufacturing. Despite this promise, only a small fraction of MCN compounds has been studied due to the limitations of conventional density functional theory (DFT) methods.

The project overcomes these bottlenecks by developing machine-learned potentials (MLPs) trained on high-quality DFT data, achieving near-DFT accuracy at orders-of-magnitude lower cost. These MLPs will enable high-throughput CSP, systematically mapping stable and metastable MCN phases while incorporating multi-objective optimization to identify compounds with technologically desirable properties. Predicted structures will be rigorously validated through phonon stability checks, property calculations (mechanical, electronic, catalytic, and energetic), and synthetic pathway analysis, ensuring experimental feasibility.

The methodology is structured across five work packages: (i) project and data management under FAIR principles, (ii) MLP development, (iii) ML-accelerated CSP, (iv) property evaluation and synthesis-informed validation, and (v) dissemination and open science practices. By uniting interdisciplinary advances in machine learning, computational chemistry, and materials science, CarMeN will establish a scalable discovery paradigm that bridges theoretical prediction and practical application. Ultimately, the project seeks to deliver sustainable, high-performance materials while advancing open, reproducible practices in computational materials research.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

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

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

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

Koordinator

UNIVERSITE DE POITIERS
Netto-EU-Beitrag
€ 226 420,56
Adresse
RUE DE L HOTEL DIEU 15 HOTEL PINET
86034 POITIERS CEDEX
Frankreich
Region
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten