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Quantum Machine Learning Chemical Reactions with Unprecedented Speed and Accura...

Quantum Machine Learning Chemical Reactions with Unprecedented Speed and Accuracy Large and diverse property data sets of relaxed molecules and crystals, resulting from computationally demanding quantum calculations, have recently been used to train machine learning models of various energetic and electronic pr... ver más

31/05/2024

TUB

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 4 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2024-05-31

ERC-2017-COG: ERC Consolidator Grant Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 8 años

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.

4 Participantes

TUB

665.61K€ | Lider

EXPAL ORDNANCE

1.21M€ | Participante

UNIVERSITAT BASEL

950.10K€ | Participante

UNIVIE

364.79K€ | Participante

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Duración del proyecto: 76 meses Fecha Inicio: 2018-01-24
Fecha Fin: 2024-05-31

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Large and diverse property data sets of relaxed molecules and crystals, resulting from computationally demanding quantum calculations, have recently been used to train machine learning models of various energetic and electronic properties. We propose to advance these techniques to a level where they can also describe reaction profiles, i.e. reactive non-equilibrium processes which traditionally would require quantum chemistry treatment. The resulting quantum machine learning (QML) models will provide reaction profiles for new reactants in real-time and with quantum accuracy. The overall goal is to develop a predictive computational tool which allows chemists to easily optimize reaction conditions, develop new catalysts, or even plan new synthetic pathways.

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