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ab initio PRediction Of MaterIal SynthEsis

ab initio simulation techniques have evolved to the point that we can reliably predict many properties of materials before they have been synthesized. This paradigmatic change has led to databases that contain millions of theoreti... ver más

31/03/2029

IST AUSTRIA

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY AUSTRIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-11-15

ERC-2023-STG: ERC STARTING GRANTS Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 2 años

0% 100% 100%

Información adicional privada

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1 Participantes

IST AUSTRIA

1.50M€ | Lider

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Duración del proyecto: 64 meses Fecha Inicio: 2023-11-15
Fecha Fin: 2029-03-31

Líder del proyecto

INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY AUSTRIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto ab initio simulation techniques have evolved to the point that we can reliably predict many properties of materials before they have been synthesized. This paradigmatic change has led to databases that contain millions of theoretically predicted materials with desirable attributes. However, all this information is of little use if we cannot predict if these novel materials can be made at all. I will develop a framework based on first-principles computer simulations to predict if and how a material can be made. The proposed approach will boost the success rate of materials by design, expedite experiments to create novel materials, and thus greatly enhance the speed of materials discovery. To achieve this goal, computational methods that combine crystal structure prediction, advanced statistical sampling, and state-ofthe- art machine learning techniques will be designed. The whole framework will be benchmarked on model systems with known properties. The resulting software will be made generic and open-source. The computational framework will be used to gain mechanistic insight into the physical processes that control the formation of specific functional materials including high-pressure phases of matter, perovskites, and molecular crystals.

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