Descrizione del progetto
Approfondire la conoscenza dei materiali esotici che diffondono la luce per sfruttarli in modo migliore
Come un mucchio di palline che si muovono all’interno di un flipper, rimbalzando contro tutto, comprese loro stesse, i fotoni che entrano nei materiali disordinati si disperdono più volte prima di lasciarli verso direzioni casuali. I raggi casuali possono incrociarsi ancora una volta, continuando la «danza». Questo sorprendente spettacolo di luce, se sfruttato, può essere utilizzato per sviluppare dispositivi fotonici innovativi. Finora, la caratterizzazione che permette di prevedere in maniera razionale le proprietà dei materiali disordinati e la loro successiva progettazione ha rappresentato un importante ostacolo. Il progetto MALDIP, finanziato dall’UE, prevede di applicare tecniche di apprendimento automatico e simulazioni numeriche per esaminare a fondo la questione.
Obiettivo
The field of disordered photonics has increased its importance immensely over past decades as it finds widespread application in several fields from biomedical imaging, to solar energy harvesting, paint, pigments, food and cosmetic industry. However, the current development of highly scattering materials is often hindered by lack of ways to quantitatively predict and model their structural morphology and photonic properties. This action aims to characterize disordered photonic structures made of organic materials by analyzing their 3D structures using Gaussian Processes (GP) based machine learning techniques in conjunction with numerical optical simulations. The inherent randomness in the 3D arrangement of disordered photonics, makes them both intuitively and theoretically ideal to be modeled with GP. The novelty of this action consist of using state-of-the art GP method not only analyze 3D structures, but also to reconstruct them from lower dimensional data, like 2D images and spectroscopic data. Moreover by using the quantitative GP descriptors, we are able both generate input models for numerical simulations and using the feedback iteratively update those models to optimize them for high scattering. We expect that the complementary expertise in characterization and computational methods of the Host and the Researcher will produce not only invaluable insights, but also practical tools to characterize, quantify and exhaustively model and optimize complex photonic structures.
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.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze naturali matematica matematica applicata statistica e probabilità
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico
- ingegneria e tecnologia nanotecnologia nanofotonica
- scienze naturali matematica matematica applicata analisi numerica
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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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.
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.
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 - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
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-2019
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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.
CB2 1TN Cambridge
Regno Unito
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.