Reference number : 172-2022-2023-Q4-1003067, 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 : Artificial Intelligence (AI) for 2D Materials Design, agreement title french : L’intelligence artificielle (IA) au service de la conception de matériaux 2D, agreement number : 1003067, agreement value : 220000.0, agreement start date : 2023-03-31, agreement end date : 2025-03-15, description english : One of the critical challenges for some potential 2D materials is the lack of 
stability which requires surface passivation to suppress rapid degradation. 
AI-aided material design and simulation will accelerate the discovery of 
potential candidates with preferable physical and chemical properties for 2D 
materials. This project will use density functional theory (DFT) 
computational modeling with AI methods to enable the design of new 
materials, design of new processes for 2D materials passivation and 
increase exposure and understanding the impact of molecular absorption on 
2D materials. AI-predicted band gap, energy levels, optical properties of 2D 
materials with different surface modification/passivation will identify the best 
candidates of materials for the energy harvester, sensors and photonics 
applications. To identify the selective passivation molecular deposition on 
2D materials will open a wide window for 2D materials overcome the 
challenge of stability issue. The developed AI-driven virtual material 
screening methods can be adopted for further development in the future., description french : L’un des défis majeurs auxquels font face certains matériaux 2D potentiels est le manque de stabilité, ce qui nécessite une passivation de la surface pour empêcher une dégradation rapide. La conception et la simulation de matériaux assistées par l’IA accéléreront la découverte de candidats potentiels présentant des propriétés physiques et chimiques préférables pour les matériaux 2 D. Ce projet utilisera la modélisation computationnelle de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) avec des méthodes d’IA pour permettre la conception de nouveaux matériaux, la conception de nouveaux procédés pour la passivation des matériaux 2D et l’augmentation de l’exposition et la compréhension de l’impact de l’absorption moléculaire sur les matériaux 2D. Les bandes interdites prédites par l’IA, les niveaux d’énergie, les propriétés optiques des matériaux 2D avec différentes modifications de surface et de passivation permettront de déterminer les meilleurs candidats pour les applications dans le domaine de la récupération d’énergie, des capteurs et de la photonique. L’identification du dépôt moléculaire sélectif de passivation sur les matériaux 2D ouvrira une perspective large pour les matériaux 2D afin de surmonter le défi de la stabilité. Les méthodes de criblage virtuel des matériaux développées et pilotées par l’IA pourront être adoptées à l’avenir pour d’autres développements., 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