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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Adapting recurrent neural network algorithms for single molecular break junction analysis

Projektbeschreibung

Datenanalyse von Bruchkontakten mit neuronalen Netzwerken

Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts MEANN wird zum ersten Mal ein rekurrentes neuronales Netzwerk angepasst, um komplexe multivariate Korrelationsfragen bezüglich Experimenten mit Einzelmolekül-Bruchkontakten zu behandeln. Mit dem Projekt wird getestet, ob ein rekurrentes neuronales Netzwerk Beziehungen zwischen extrem kleinen Veränderungen in der Kontaktgeometrie und den gemessenen Variablen in Datensätzen von Einzelmolekül-Bruchkontakten mit höherer Präzision identifizieren kann als Menschen. Verbesserte Ansätze bei der Datenanalyse sollten den Forschenden ermöglichen, aktuell Herausforderungen bei der Forschung an Einzelmolekül-Bruchkontakten anzugehen, insbesondere Experimente reproduzierbarer zu machen und die Lücke zwischen theoretischen und experimentellen Untersuchungen auf diesem Gebiet zu überbrücken.

Ziel

Molecular Electronics Artificial Neural Networks (MEANN) will adapt for the first time a recurrent neural network (RNN) to address complex multivariate correlation questions that arise in single molecular break junction (SMBJ) experiments. The hypothesis is that a RNN will be better than a human at identifying relationships between nanoscopic geometry changes of the junctions and the measured variables in SMBJ data sets, with little or no human bias. These improvements in the data analysis approach will allow researchers to address many of the present problems in SMBJ research, most notably reproducibility and bridging the theory-experiment gap. The proposal has three objectives to implement this goal. I will: (1) generate simulated SMBJ data and use this simulated data to train a RNN to sort SMBJ data into classes with unique and significant features in the data; (2) measure large sets of experimental data while on secondment and apply the trained RNN to the experimental data to sort the experimental data into the classes the RNN has already identified in the simulated data; and (3) derive a deeper understanding of the relationships between the physical processes involved in the break junction, and the observable variables of the experiment. MEANN maximizes my development as a researcher by exposing me to three important opportunities: (1) a world class theoretical chemistry group where I will learn computational and management skills necessary for my future as a researcher, (2) new experimental physics techniques while on secondment, and (3) planning an Applied RNN Summit where I will network with industry leaders in RNN development, share my expertise with peers, and prepare teaching materials to introduce my research to students. As a result of MEANN, researchers will have new tools to generate simulated SMBJ data, analyse their experimental data quickly and objectively, and answer important questions in condensed matter physics and physical chemistry.

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.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

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.

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.

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

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2019

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

KOBENHAVNS UNIVERSITET
Netto-EU-Beitrag

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.

€ 207 312,00
Adresse
NORREGADE 10
1165 KOBENHAVN
Dänemark

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Region
Danmark Hovedstaden Byen København
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

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.

€ 207 312,00
Mein Booklet 0 0