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PID2020-119748GA-I00

Financiado

DESCUBRIMIENTO IN-SILICO DE CONDUCTORES POROSOS

LAS REDES (METAL)-ORGANICAS POROSAS SE ENCUENTRAN EN EL PODIO DE LOS MATERIALES QUE HAN EXPERIMENTADO UN MAYOR INTERES CIENTIFICO EN LA ULTIMA DECADA, SIENDO CLASIFICADAS SEGUN LA IUPAC ENTRE LAS 10 INVENCIONES QUIMICAS QUE CAMBIA... ver más

01/01/2020

85K€

Presupuesto del proyecto: 85K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 85K€

Descripción del proyecto LAS REDES (METAL)-ORGANICAS POROSAS SE ENCUENTRAN EN EL PODIO DE LOS MATERIALES QUE HAN EXPERIMENTADO UN MAYOR INTERES CIENTIFICO EN LA ULTIMA DECADA, SIENDO CLASIFICADAS SEGUN LA IUPAC ENTRE LAS 10 INVENCIONES QUIMICAS QUE CAMBIARAN EL TRANSCURSO DE LA HUMANIDAD. A PESAR DE SU EXTENSA APLICABILIDAD EN ADSORCION, SEPARACION DE GASES Y CATALISIS, SUS LIMITADAS PROPIEDADES ELECTRONICAS, CON LA AUSENCIA DE RELACIONES DE ESTRUCTURA-PROPIEDAD EN CUANTO A CONDUCTIVIDAD ELECTRICA SE REFIERE, HAN IMPEDIDO SU EXPLOTACION EN APLICACIONES AVANZADAS BASADAS EN ALMACENAMIENTO Y CONVERSION ENERGETICA. EN ESTE CONTEXTO, DISCO SE PRESENTA COMO LA SOLUCION COMPUTACIONAL PARA EL DESCUBRIMIENTO ACELERADO DE CONDUCTORES POROSOS MEDIANTE UN FLUJO DE TRABAJO HIBRIDO QUE INCLUYE HERRAMIENTAS DE ULTIMA GENERACION BASADAS EN MACHINE-LEARNING Y CALCULOS AB-INITIO DE ESTADO DEL ARTE. EL PROYECTO SE BASA EN LAS SIGUIENTES TAREAS:I) CRIBADO MACHINE-LEARNING DE MATERIALES POROSOS CONDUCTORES: LA PRIMERA ETAPA DE DISCO SERA LA EXPLORACION COMPLETA DE ESTRUCTURAS POROSAS YA DESCUBIERTAS E HIPOTETICAS QUE PUEDEN DAR LUGAR A MATERIALES ALTAMENTE CONDUCTORES. PARA ELLO, SE HARA USO POR PRIMERA VEZ DE LA INFORMACION EXPERIMENTAL RELACIONADA CON CONDUCTIVIDAD ELECTRICA CON EL FIN DE EXTRAER VARIABLES (CARACTERISTICAS DEL MATERIAL) SIGNIFICATIVAS QUE PERMITAN EL ENTRENAMIENTO DE UN MODELO BASADO EN MACHINE-LEARNING EN LA PREDICCION DE ESTRUCTURAS CRISTALINAS POROSAS CONDUCTORAS.II) CARACTERIZACION AB-INITIO DE CANDIDATOS POROSOS CONDUCTORES: UNA VEZ SE DISPONGA DE UNA LISTA DE CANDIDATOS POROSOS CON PROPIEDADES CONDUCTORAS PROMETEDORAS (BIEN DERIVADAS DEL TRATAMIENTO MACHINE-LEARNING U OBTENIDAS DE LA BIBLIOGRAFIA), SE LLEVARA A CABO LA CARACTERIZACION QUIMICO-CUANTICA DE SUS ESTRUCTURAS CRISTALINAS. SE ANALIZARA LA ESTRUCTURA GEOMETRICA Y ELECTRONICA CON METODOLOGIAS AB-INITIO DE ESTADO DEL ARTE CON EL FIN DE EVALUAR CUANTITATIVAMENTE MOVILIDADES DE CARGA. EN ESTA TAREA SE DESARROLLARA POR PRIMERA VEZ UN MARCO TEORICO UNICO PARA EL TRATAMIENTO DE LA CONDUCTIVIDAD ELECTRICA EN MATERIALES POROSOS INDEPENDIENTEMENTE DEL TIPO DE REGIMEN DE TRANSPORTE DE CARGA (HOPPING VS BANDA VS INTERMEDIO).III) MODIFICACION QUIMICA DE LOS CONDUCTORES POROSOS CAMPEONES: UNA VEZ SE HAYAN ANALIZADO TODOS LOS MATERIALES POROSOS CANDIDATOS PARA POSEER CONDUCTIVIDAD ELECTRICA INTRINSECA, SE SELECCIONARAN AQUELLOS QUE PRESENTEN MAYORES MOVILIDADES DE CARGA O QUE TENGAN UN ESPECIAL INTERES SINTETICO, Y SE LES SOMETERA MEDIANTE MODELIZACION COMPUTACIONAL A CAMBIOS ESTRUCTURALES, QUIMICOS Y ELECTRONICOS QUE PERMITAN ENSALZAR SUS PROPIEDADES CONDUCTORAS O INCORPORAR FUNCIONALIDAD ADICIONAL. LOS RESULTADOS OBTENIDOS EN ESTA TAREA SE ESPERA QUE DEN LUGAR A RELACIONES PRECISAS DE ESTRUCTURA-PROPIEDAD(MODIFICACION QUIMICA-CONDUCTIVIDAD ELECTRICA), NO SOLAMENTE DE INTERES EN EL CAMPO DE LOS MATERIALES POROSOS, SINO QUE TENDRAN IMPACTOS TRANSVERSALES EN OTRAS RAMAS DE LA CIENCIA DE LOS MATERIALES. UIMICA COMPUTACIONAL\TRANSPORTE DE CARGA\ELECTROACTIVACION\MATERIALES POROSOS\CONDUCTIVIDAD ELECTRICA\APRENDIZAJE AUTOMATIZADO\CALCULOS QUIMICO-CUANTICOS

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