Reference number : 172-2021-2022-Q1-969088, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : The Governing Council of the University of Toronto, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Toronto|Toronto, recipient postal code : M5G 1L5, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Accelerating design & development of high entropy alloys using machine learning, agreement title french : Conception et développement accélérés d’alliages à haute entropie par l’apprentissage automatique, agreement number : 969088, agreement value : 280000.0, agreement start date : 2021-04-01, agreement end date : 2023-03-31, description english : High entropy alloys (HEAs) are a new class of metallic materials that contain five or more metals in equimolar or near-equimolar ratios, which have higher strength, ductility, fracture toughness, and catalytic activity compared to traditional alloys that are made by solution hardening, precipitation hardening, and grain refinement. Considering that there are 75 stable elements that are not toxic, radioactive or noble gases, millions of new alloy systems are possible.
The main goal of this Project is to develop and apply machine learning techniques for discovery, design and development of HEAs with desired properties for high-temperature structural, and catalytic applications. This Project will speed up the exploitation of the subtle relationships between the composition and properties of materials, and machine learning (ML) will help screen candidate HEAs that have desired mechanical and functional properties. In this Project, candidate materials will be synthesized and optimized, with the research team intending to design and develop new HEAs for high-temperature structural applications (e.g. in gas turbine), and functional applications (e.g. catalysts for CO2 reduction to methane and methanol)., description french : Nouvelle catégorie d’alliages composés de cinq métaux ou plus de rapports molaires identiques ou presque, les alliages à haute entropie (AHE) sont plus robustes et ductiles. Ils résistent mieux aux fractures et leur activité catalytique dépasse celle des alliages classiques durcis par trempage, précipitation ou affinage. Sachant qu’il y a 75 éléments stables non toxiques ni radioactifs hors des gaz nobles, on peut envisager des millions de nouveaux alliages de ce type.
Le projet consiste essentiellement à mettre au point des techniques d’apprentissage automatique et à les appliquer à la recherche, à la conception et au perfectionnement d’AHE présentant les propriétés qui conviennent aux applications structurales à haute température et aux applications catalytiques. Le projet accélérera l’exploitation des liens subtils entre la composition et les propriétés du matériau, et l’apprentissage automatique (AA) facilitera la sélection des AHE prometteurs, c’est-à-dire ceux qui possèdent les propriétés mécaniques et fonctionnelles recherchées. Dans le cadre du projet, on synthétisera et optimisera des matériaux intéressants avec l’équipe de recherche qui désire créer et développer des AHE pour les applications structurales à température élevée (turbines à gaz) et les applications fonctionnelles (catalyseurs convertissant le CO2 en méthane et en méthanol)., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada