Reference number : 172-2021-2022-Q1-971729, amendment number : , agreement type : C, recipient legal name : Carnegie Mellon University, recipient country : US, recipient province : nan, recipient city : Pittsburgh, recipient postal code : nan, 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 : Realizing the Potential of AI/ML to Guide Experimental Discovery of Acid-Stable and PGM-Free OER Catalysts., agreement title french : Recours à l’intelligence artificielle (IA) et à l’apprentissage automatique (AA) pour la mise au point de catalyseurs de la réaction d’évolution de l’oxygène (OER) qui sont stables en milieu acide et exempts d’éléments du groupe platine (EGP)., agreement number : 971729, agreement value : 165392.0, agreement start date : 2021-04-01, agreement end date : 2023-03-31, description english : The Project is a collaboration between Carnegie Mellon University, the University of Toronto, and the National Research Council to develop and apply data-driven and machine learning methods for the experimental discovery of new acid-stable materials promoting the oxygen evolution reaction. Specifically, the collaborative Project will seek to develop the necessary datasets and methods to investigate an important class of candidate materials: mixed metal oxides. There will be investigation of generative models to improve the relevance of these and to accelerate experimental testing methods. This will require experimental synthesis, characterization, and testing of a small number of candidate materials.
Carnegie Mellon University will screen bimetallic or multicomponent oxide materials using high-throughput calculations. It will also develop and apply graph convolution models to predict stability under reaction conditions. Materials that are predicted to be the most active will be selected for further detailed calculations on potential activity, and provided to experimental collaborators at the University of Toronto., description french : Ce projet, mené en collaboration par l’Université Carnegie-Mellon, l’Université de Toronto et le Conseil national de recherches du Canada, vise à créer et à appliquer des méthodes guidées par les données et fondées sur l’apprentissage automatique (AA) pour mettre au point de nouveaux matériaux stables en milieu acide qui sont capables de catalyser la réaction d’évolution de l’oxygène (OER). Il permettra en particulier d’établir les ensembles de données et les méthodes requises pour l’examen d’une classe importante de matériaux candidats : les oxydes métalliques mixtes. Il cherchera à accroître la pertinence de modèles génératifs afin d’accélérer les méthodes d’essais expérimentaux. Il faudra pour cela procéder à la synthèse, à la caractérisation et aux essais expérimentaux d’un petit nombre de matériaux candidats.
L’Université Carnegie-Mellon fera la présélection des matériaux à oxydes bimétalliques ou à composants multiples en recourant à des calculs à haut débit. Elle s’emploiera aussi à créer, puis exploiter des modèles de convolution graphique pour la prévision de la stabilité sous des conditions de réaction. Les matériaux jugés les plus actifs seront retenus en vue de calculs plus détaillés sur l’activité potentielle, puis confiés aux collaborateurs expérimentaux de l’Université de Toronto., 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