Reference number : 172-2024-2025-Q3-1022833, 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 : M5S 1S8, 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 : Theoretical and machine learning prediction of novel battery electrode 
and electrolyte materials, agreement title french : Prédiction théorique et par apprentissage automatique de nouveaux matériaux d’électrodes et d’électrolytes pour batteries, agreement number : 1022833, agreement value : 338250.0, agreement start date : 2024-10-01, agreement end date : 2027-03-31, description english : The main objective of this Project is to conduct a computational study of 
novel battery materials using computer models, simulations, and machine 
learning. The Recipient will perform density functional theory (DFT) 
simulations and machine learning to design and create proof-of-concept 
battery materials, including cathode and electrolyte materials. The designed 
materials will be screened by the Recipient to identify promising candidates 
for exploration in a high-throughput system, influencing the workflow 
development by the NRC. The role of the Recipient is to perform theoretical 
and machine learning calculations to predict new materials with superior 
properties and qualify them for further development by the NRC. The NRC 
will synthesize the proposed electrode and electrolyte materials and engage 
in an iterative loop with the Recipient to identify the best-performing 
materials for further development., description french : L’objectif principal de ce projet est de mener une étude computationnelle sur les nouveaux matériaux pour batteries à l’aide de modèles informatiques, de simulations et d’apprentissage automatique. Le bénéficiaire réalisera des simulations de théorie fonctionnelle de la densité (DFT) et de l’apprentissage automatique afin de concevoir et de créer des validations de principe de matériaux de batterie, y compris des matériaux de cathodes et d’électrolytes. Les matériaux conçus seront analysés par le bénéficiaire afin de déterminer les candidats prometteurs pour l’exploration dans un système à haut débit, influençant le développement du flux de travail du CNRC. Le rôle du bénéficiaire est d’effectuer des calculs théoriques et d’apprentissage automatique afin de prédire de nouveaux matériaux aux propriétés supérieures et de les qualifier pour un développement ultérieur par le CNRC. Le CNRC synthétisera les matériaux d’électrodes et d’électrolytes proposés et s’engagera dans une boucle itérative avec le bénéficiaire afin de déterminer les matériaux les plus performants en vue d’un développement ultérieur., 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