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CNS2023-144785

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Materiales para la energía y el medioambiente

EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES EL DESARROLLO DE NOVEDOSOS POTENCIALES INTERATOMICOS BASADOS EN METODOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, CONCRETAMENTE, POTENCIALES INTERATOMICOS BASADOS EN REDES NEURONALES DE METODOS MACHINE... ver más

01/01/2023

USC

399K€

Presupuesto del proyecto: 399K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 237

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2023-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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USC

399.27K€ | Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 237

Presupuesto del proyecto 399K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES EL DESARROLLO DE NOVEDOSOS POTENCIALES INTERATOMICOS BASADOS EN METODOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, CONCRETAMENTE, POTENCIALES INTERATOMICOS BASADOS EN REDES NEURONALES DE METODOS MACHINE LEARNING, PARA CARACTERIZAR COMPUTACIONALMENTE LAS PROPIEDADES INTERFACIALES DE SISTEMAS HIBRIDOS SOLIDO-LIQUIDO TALES COMO ELECTROLITOS AVANZADOS EN LA INTERFASE ELECTROQUIMICA PARA DISPOSITIVOS DE ALMACENAMIENTO ENERGETICO.UN CASO RELEVANTE PARA EL USO DE ESTOS NOVEDOSOS POTENCIALES ES EL ESTUDIO DE LAS PROPIEDADES DE DIVERSOS ELECTROLITOS USADOS EN BATERIAS, EN PARTICULAR EN BATERIAS DE ION DE LITIO, CUYO RENDIMIENTO, SEGURIDAD Y CICLO DE VIDA DEPENDEN FUERTEMENTE DE LOS PROCESOS INTERFACIALES EN GENERAL Y, EN PARTICULAR, DE LA INTERFASE DE ELECTROLITO SOLIDO (SEI). LA SEI ES EL RESULTADO DE LA REDUCCION DEL ELECTROLITO EN LA SUPERFICIE DEL ELECTRODO NEGATIVO (ANODO), LA CUAL CAMBIA EL POTENCIAL DEL ELECTRODO A LA VENTANA DE ESTABILIDAD DEL ELECTROLITO PARA PREVENIR UNA MAYOR DESCOMPOSICION DE ESTE Y ESTABILIZAR LA INTERFASE ELECTRODO/ELECTROLITO.POR LO TANTO, UNA COMPRENSION COMPLETA DE LA FORMACION/EVOLUCION DE LA SEI Y LOS MECANISMOS DE TRANSPORTE EN ELLA ES ESENCIAL PARA ENCONTRAR LOS PROTOCOLOS DE FORMACION OPTIMOS, AUMENTAR ASI EL RENDIMIENTO DE LAS BATERIAS Y DISMINUIR SU COSTE. SIN EMBARGO, AUNQUE SU ESTRUCTURA Y COMPOSICION QUIMICA HAN GENERADO MUCHO INTERES, LOS MECANISMOS DE FORMACION Y SUS CARACTERISTICAS ESTRUCTURALES SIGUEN SIENDO ELUSIVOS DEBIDO A LA DIFICULTAD DE REALIZAR MEDIDAS IN SITU Y LA FALTA DE METODOS DE SIMULACION EFICIENTES Y ADECUADOS.LA SOLUCION ACTUAL PARA ABORDAR ESTE PROBLEMA ES UTILIZAR SIMULACIONES DE DINAMICA MOLECULAR AB INITIO, LAS CUALES TIENEN UN COSTE COMPUTACIONAL MUY ELEVADO Y ENTORPECEN A LOS METODOS DE ALTO RENDIMIENTO QUE PODRIAN PROPORCIONAR UN VALIOSO INPUT QUE GUIARAN LAS MEDIDAS EXPERIMENTALES. PARA ABORDAR ESTA LIMITACION, ESTE PROYECTO SE CENTRA EN EL DESARROLLO DE POTENCIALES INTERATOMICOS UTILIZANDO REDES NEURONALES Y OTRAS TECNICAS DE MACHINE LEARNING.ESTO DARA COMO RESULTADO UNA CARACTERIZACION AUTOMATICA DE LA SEI PARA DIVERSAS COMBINACIONES DE ELECTRODOS/ELECTROLITOS, CONCRETAMENTE DE I) UN ANALISIS SISTEMATICO DE LA FORMACION DE LA SEI, II) LA CARACTERIZACION DE LA COMPOSICION Y ESTRUCTURA DE LA SEI, III) LA DESCRIPCION DE LA DESOLVATACION, DIFUSION E INTERCALACION DEL LITIO Y IV) EL ESTUDIO DE REACCIONES DE TRANSFERENCIA DE CARGA.LA EXCELENTE EXACTITUD Y TRANSFERIBILIDAD DE DICHOS CAMPOS DE FUERZAS BASADOS EN REDES NEURONALES PROPORCIONAN UNA HERRAMIENTA PROMETEDORA PARA EL FUTURO DE LA CIENCIA DE MATERIALES, CONCRETAMENTE PARA HACER FRENTE A LA GRAN COMPLEJIDAD DE LA INTERFASE ELECTRODO/ELECTROLITO DERIVADA DE LA DIFICULTAD DE EVALUAR EL COMPORTAMIENTO DE SOLIDOS Y LIQUIDOS EN UN MARCO UNIFICADO. SE ESPERA QUE ESTOS NUEVOS ENFOQUES DE MACHINE LEARNING CAMBIEN LAS REGLAS DEL JUEGO Y REEMPLACEN LAS SIMULACIONES DE DINAMICA MOLECULAR AB INITIO CON METODOLOGIAS MAS RAPIDAS Y DE MENOR COSTE COMPUTACIONAL, ACELERANDO DE FORMA SUSTANCIAL LOS ESFUERZOS COMPUTACIONALES Y LA INVESTIGACION EN CIENCIA DE MATERIALES Y ALMACENAMIENTO ENERGETICO.EN RESUMEN, ESTE PROYECTO ASPIRA A DESARROLLAR UN MARCO COMPUTACIONAL BASADO EN CAMPOS DE FUERZA DE REDES NEURONALES QUE PROPORCIONARAN SOPORTE PARA EL MINADO COMPUTACIONAL DE MATERIALES PARA EL ALMACENAMIENTO ENERGETICO Y CONTRIBUIRAN AL DESARROLLO DE UNOS SECTORES ACADEMICO E INDUSTRIAL FUERTES Y COMPETITIVOS. REDES NEURONALES\SCREENING COMPUTACIONAL\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\ELECTROQUIMICA\ELECTRODOS DE CARBONO\BATERIAS\LIQUIDOS IONICOS\INTERFASE DE ELECTROLITO SOLIDO\ALMACENAMIENTO DE ENERGIA\MACHINE LEARNING

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