Ziel
The goal of MachineCat is to obtain fundamental insights into machine learning methods applied to computational chemistry problems.
Machine learning methods can be used to reproduce the predictions of highly accurate electronic structure calculations at only a fraction of the original computational cost. As a consequence, it becomes possible to simulate chemical problems usually beyond the capabilities of standard computational chemistry methods. However, a routine application of machine learning methods in computational chemistry is made difficult by their inherent black box nature.
MachineCat will illuminate this black box by using state-of-the-art analysis techniques to gain a deep understanding on how these learning machines operate. Based on these insights, MachineCat will then systematically improve existing machine learning methods for computational chemistry. To this end, an organocatalytic conversion reaction of carbon dioxide will be investigated. This class of reactions is highly relevant for sustainable chemistry, as it offers cheap access to value-added chemicals, potentially replacing fossil fuels as primary carbon source. By studying one particular carbon dioxide conversion reaction with machine learning methods, MachineCat will not only push the limits of these methods, but also provide a detailed mechanism for the reaction under study for the first time. MachineCat will then use this information to rationally design improved catalysts for the conversion reaction.
The researcher will gain expertise in modern machine techniques and transfer expertise in computational chemistry to the host. The networks of researcher and host will profit from two interdisciplinary workshops. MachineCat will prepare the researcher for an independent career, providing him with a unique research profile, excellent teaching and presentation skills, strong management capabilities, extensive experience in public engagement and dissemination, and a wide scientific network.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Chemiewissenschaften Katalyse
- Technik und Technologie Umwelttechnik Energie und Kraftstoffe
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
HAUPTPROGRAMM
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2017
Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigenKoordinator
Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
10623 Berlin
Deutschland
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.