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Machine Learning applied to Reactivity: combination of HDNNs with ReaxFF

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2017

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

SOFTWARE FOR CHEMISTRY & MATERIALS BV
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 165 598,80
Indirizzo
DE BOELELAAN 1109
1081 HV AMSTERDAM
Paesi Bassi

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PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 165 598,80
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