Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français fr
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Carbonitride Metal Navigator

Description du projet

Libérer le potentiel des carbonitrures métalliques

Les carbonitrures métalliques, des composés associant des métaux abondants sur Terre à du carbone et de l’azote, présentent des propriétés mécaniques, électroniques, catalytiques et supraconductrices remarquables, avec des applications potentielles dans l’énergie propre, la catalyse et les technologies quantiques. Ils sont restés peu explorés en raison du coût et du temps nécessaires pour utiliser les méthodes conventionnelles de théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) afin d’explorer systématiquement ce vaste espace chimique. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet CarMeN vise à atteindre une précision proche de celle de la DFT pour une fraction du coût computationnel. Des potentiels appris par machine à partir de données DFT de haute qualité seront combinés à la prédiction de structures cristallines afin de permettre une cartographie systématique de composés de carbonitrures métalliques stables et métastables dotés de propriétés recherchées. Les candidats prédits seront validés quant à leur faisabilité expérimentale.

Objectif

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.

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.
La classification de ce projet a été validée par des humains.

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).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

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.

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.

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

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSITE DE POITIERS
Contribution nette de l'UE

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.

€ 226 420,56
Coût total

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.

Aucune donnée
Mon livret 0 0