Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Machine Learning for Tailoring Organic Semiconductors

Opis projektu

Możliwości identyfikacji i tworzenia związków mających zastosowanie w półprzewodnikach organicznych

Celem finansowanego przez UE projektu MALTOSE jest szczegółowe zbadanie własności elektronicznych półprzewodników organicznych dzięki połączeniu dwóch dziedzin: podstawowych badań materiałowych i uczenia maszynowego. Wybrana przez naukowców metodologia będzie bazować na głębokiej sieci neuronowej opartej na tensorach, nazwanej PredictNet, która została zaprojektowana i przeszkolona w celu przewidywania własności elektronicznych cząsteczek i polimerów. Co więcej, koszt numeryczny stanowi w tym przypadku ułamek w porównaniu z obliczeniami teorii funkcjonału gęstości i pomiarami eksperymentalnymi. Projekt umożliwi wybór obiecujących związków spośród ogromnej ilości możliwych cząsteczek i materiałów oraz opracowanie ich na potrzeby zastosowań w organicznych ogniwach fotowoltaicznych, wielkopowierzchniowych wyświetlaczach elektronicznych, elastycznych organicznych układach elektronicznych oraz czujnikach.

Cel

“Machine Learning for Tailoring Organic Semiconductors” (MALTOSE) connects fundamental materials research with machine-learning (ML) techniques, focusing on the electronic properties of organic semiconductors. The aim of this innovative project is to discover and design novel materials with exciting properties, the prime example being the design of compounds for better organic photovoltaic cells, i.e. that reach higher power-conversion efficiencies and are more stable and more environmentally friendly.

The methodology relies on a deep tensor neural network, the so-called PredictNet, that is designed and trained to predict electronic properties of molecules and polymers, at a fraction of the numerical cost compared to density-functional theory (DFT) computations, not to mention experimental measurements. PredictNet will be particularly fruitful in combination with a genetic algorithm that will be developed to propose candidate compounds from crossover and mutation from previously successful compounds. MALTOSE will enable the identification and design of promising compounds, out of the immense pool of imaginable molecules and materials, for future technological applications in fields like organic photovoltaic solar cells, large-area electronic displays, flexible organic electronics, or sensors.

The project will bring together the fellow, a recognized quantum physicist and data scientist with academic and industry research experience, and a top research host institution under the supervision of a leading expert in materials science, genetic algorithms, modelling, simulation and knowledge transfer. The fellow will receive an advanced training programme in research skills and complementary non-research-oriented skills in order to enhance his future career prospects and to provide a strong basis for an independent career.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-MSCA-IF-2019

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

FUNDACION ICAMCYL
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 172 932,48
Adres
POLIGONO INDUSTRIAL EL BAYO, 19
24412 CUBILLOS DEL SIL LEON
Hiszpania

Zobacz na mapie

Region
Centro (ES) Castilla y León León
Rodzaj działalności
Research Organisations
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 172 932,48
Moja broszura 0 0