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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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A novel chemical discovery platform enabled by machine learning

Description du projet

L’apprentissage automatique et l’IA au service de la découverte chimique

La découverte et la formulation de nouveaux médicaments, antiviraux, antibiotiques, catalyseurs, matériaux pour batteries et, en général, de produits chimiques aux caractéristiques ciblées nécessitent un changement de paradigme fondamental qui nous amènera à sonder les eaux inexplorées du vaste espace chimique. Le projet DISCOVERER, financé par l’UE, entend promouvoir ce changement en partant de paramètres prédéfinis permettant de concevoir de nouvelles entités chimiques par le biais de l’apprentissage automatique et d’algorithmes basés sur l’IA. Le nouveau concept sera intégré dans une plateforme commerciale. L’objectif principal du projet consiste à finaliser le développement d’une version alpha de cette plateforme de «machine à explorer l’espace chimique» et à mettre en place sa stratégie de commercialisation.

Objectif

Computational design and discovery of molecules and materials relies on the exploration of increasingly growing chemical spaces. The discovery and formulation of new drugs, antivirals, antibiotics, catalysts, battery materials, and in general chemicals with tailored properties, require a fundamental paradigm shift to search in unchartered swaths of the vast chemical space. This is in stark contrast to current approaches, which start from (commercially available) libraries of compounds from various suppliers. Within the ERC Consolidator grant BeStMo (grant agreement ID 725291) we aimed to substantially advance our ability to model and understand the behaviour of molecules in complex environments. As a result, we successfully developed a set of machine learning and physics-based methods for covalent and non-covalent interactions that now allow an accurate and efficient modelling of molecules of increasing size (from 10 to 1000 atoms). These methods now enable routine calculations of quantum-mechanical properties of molecules throughout chemical compound space, provided that enough reference data is produced as a starting point for training. Within DISCOVERER, we aim to promote a paradigm shift in chemical discovery by inverting the selection pyramid by starting with pre-defined parameters from which new chemical entities are designed through machine learning and AI-enabled algorithms. We can do so by integrating these modules into a commercial platform: “Chemical Space Machine”. DISCOVERER’s main goal is to finalize the development of a commercial alpha version of “Chemical Space Machine” and setting up its commercialisation strategy.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-POC - Proof of Concept Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2020-PoC

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSITE DU LUXEMBOURG
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 150 000,00
Adresse
2 PLACE DE L'UNIVERSITE
4365 ESCH-SUR-ALZETTE
Luxembourg

Voir sur la carte

Région
Luxembourg Luxembourg Luxembourg
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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