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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Real-time Adhesion Trajectories & Inverse Design via Physics-Enhanced Machine Learning

Descripción del proyecto

Diseño y predicción en tiempo real de interfaces adhesivas viscoelásticas

Las interfaces adhesivas viscoelásticas con propiedades ajustables tienen una gran importancia para diferentes tecnologías emergentes en los sectores de la biomedicina, los materiales inteligentes y la robótica, entre otros. Sin embargo, la capacidad para diseñarlas y controlarlas se ha visto limitada por el elevado coste computacional de los modelos numéricos y la mecánica de contacto clásica, que no pueden proporcionar predicciones en tiempo real para superficies no lisas, complejas y viscoelásticas. En el proyecto REAL-ADHERE, respaldado por las acciones Marie Skłodowska-Curie, se desarrollará un marco de aprendizaje automático reforzado con principios físicos para el diseño, la predicción y la optimización inversa en tiempo real de interfaces adhesivas con propiedades ajustables. Se adoptará una estrategia híbrida para obtener resultados interpretables y coherentes con los principios físicos, acelerar el diseño y mejorar la eficiencia.

Objetivo

Viscoelastic adhesive interfaces with tunable properties are central to emerging technologies in robotics, biomedicine, and smart materials. However, their design and control are severely constrained by the slow computational cost of classical contact mechanics and empirical models, which cannot deliver real-time predictions across complex, viscoelastic, and non-smooth surfaces. This project introduces a Physics-Enhanced Machine Learning (PEML) framework for the real-time design, prediction, and inverse optimization of tunable adhesive interfaces. The approach integrates high-fidelity simulations with advanced learning architectures, spanning Neural Controlled Differential Equations (NCDEs) and Neural Operators, while embedding physical principles such as viscoelastic constitutive laws, energy balances, and adhesion models. This hybrid strategy ensures physically consistent and interpretable results while leveraging acceleration of ML inference for design. Furthermore, the project advances beyond forward modeling by employing generative design for the inverse problem, allowing the tailored engineering of adhesive surfaces under physical and manufacturing constraints. Prototype fabrication and validation will bridge the gap between simulation and experiment, ensuring demonstrable feasibility. The expected outcomes include: (i) the first real-time, physics-consistent tool for adhesive interface dynamics, (ii) design strategies generalizable to non-smooth and multi-asperity surfaces, and (iii) transformative applications in adaptive gripping, biomedical devices, and switchable adhesion systems. The project thus addresses urgent scientific and technological challenges by combining fundamental physics, cutting-edge ML, and experimental validation to pave the way for sustainable and high-impact adhesion technologies.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

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

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinador

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN
Aportación neta de la UEn
€ 236 128,88
Dirección
STRASSE DES 17 JUNI 135
10623 Berlin
Alemania
Región
Berlin Berlin Berlin
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

Socios (2)