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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Machine Learning applied to Reactivity: combination of HDNNs with ReaxFF

Objetivo

Computational chemistry and materials science rely on accurate methods for calculating the thermodynamic and kinetic stabilities of different compounds. In order to model large and realistic chemical systems, computationally efficient methods like force-fields are needed. Force-fields have physically motivated functional forms, but are not flexible enough to accurately describe most chemical reactions. Here, we intend to alleviate this problem by combining a state-of-the-art reactive force field, ReaxFF, with artificial neural networks (NNs). NNs constitute an example of machine learning (ML) methods, and are extremely fast to compute. Due to their very flexible functional forms, NNs can be parameterized to reproduce any other target function, which here is the error made by ReaxFF. By combining ReaxFF with the variant of NNs known as high-dimensional neural networks (HDNNs), the resulting “ReaxFF+HDNN” method will provide an all-purpose computationally efficient method for applications in chemistry, biochemistry, and materials science. The developed method will first be applied to unravel high-temperature fullerene reconstruction mechanisms, a notorious case where the original ReaxFF functional form has been shown to be inadequate. The combination of HDNNs with the more computationally expensive semi-empirical density functional based tight-binding method, DFTB, will also be explored. The development and implementation will take place at SCM in Amsterdam, which has a long-standing history of modern ReaxFF method developments.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

MSCA-IF-EF-SE - Society and Enterprise panel

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-IF-2017

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

SOFTWARE FOR CHEMISTRY & MATERIALS BV
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 165 598,80
Dirección
DE BOELELAAN 1109
1081 HV AMSTERDAM
Países Bajos

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Pyme

Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.

Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 165 598,80
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