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AI4SPIN

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Artificial Intelligence Driven Materials Design for Spintronic Applications

The steady increase in energy consumption per capita and the slow transition toward renewable energy sources is becoming a serious global problem, making energy efficiency paramount for new technologies. Two-dimensional materials... ver más

31/03/2028

FUNDACIO INSTITUT...

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

FUNDACIO INSTITUT CATALA DE NANOCIENCIA I NAN... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 25M€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-02-23

ERC-2022-STG: ERC STARTING GRANTS Scope:Objectives

I+D

Cerrada

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

FUNDACIO INSTITUT CATALA DE...

1.08M€ | Lider

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Duración del proyecto: 61 meses Fecha Inicio: 2023-02-23
Fecha Fin: 2028-03-31

Líder del proyecto

FUNDACIO INSTITUT CATALA DE NANOCIENCIA I NAN... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 25M€

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The steady increase in energy consumption per capita and the slow transition toward renewable energy sources is becoming a serious global problem, making energy efficiency paramount for new technologies. Two-dimensional materials offer an encouraging path toward ultra-low-power electronics due to our capability to combine them into Van der Waal heterostructures with tailored quantum properties based on their constituents. The spin-orbit torque (SOT) memories are technological prospects that consume a fraction of conventional memories' power. Still, they offer superior speed and storage capacity and were further improved when using 2D materials as building blocks instead of 3D metallic systems. Recently theoretical efforts demonstrated the existence of thousands of potentially synthesizable 2D materials, opening an exponentially larger pool to mine for optimized heterostructures which brute-force approaches cannot tackle. This project aims at developing artificial intelligence that will propose optimized Van der Waal heterostructures for spin-orbit torques. To this end, we will first construct an automatic material assessment (AUTOMATA) tool based on deep neural networks that will perform numerical modeling and quantum transport simulations autonomously to compute the spin-orbit torque efficiencies. In parallel, we will develop a computer-assisted structure (COMPASS) optimizer that will propose new systems for spin-orbit torques by using an evolutionary strategy. The AUTOMATA tool will rank the candidates generated by the COMPASS optimizer, and we will use those with superior performance to improve the COMPASS optimizer prediction. The successful combination of these tools will accelerate the development of technologies by automatizing the material selection phase through this quantum mechanical optimization process. Although we apply it to spin-orbit torques, it is, with little effort, generalizable to any electrical response functions.

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