Reference number : 172-2020-2021-Q4-969191, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : The Royal Institution for the Advancement of Learning/McGill University, recipient country : CA, recipient province : QC, recipient city : Montreal|Montréal, recipient postal code : H3A 0G4, 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 : AI accelerated mapping & design of CO2-recycling via electrocatalysis at the atomic scale., agreement title french : Cartographie et conception accélérées par IA d’un système de recyclage du CO2 par électrocatalyse à l’échelle atomique, agreement number : 969191, agreement value : 219780.0, agreement start date : 2021-03-15, agreement end date : 2023-03-14, description english : The Project seeks to advance CO2-recycling via electrocatalysis using AI-driven mapping and engineering of key reaction centres at the atomic scale. Copper is the most effective CO2-to-fuel electrocatalyst. However, no systematic approach has yet been developed to engineer its governing reaction mechanisms. To address this gap, the Project team will employ AI to accelerate the design of chemically active sites and interfacial solvation
structures on copper during CO2 conversion. The ultimate aim is to utilize Artificial Intelligence (AI) driven data acquisition and design inferences to accelerate the discovery of engineering solutions to improve both the efficiency and long term stability of copper electrode based technology. This will be accomplished by coupling AI, operando experiments, and supporting modeling at the atomic scale., description french : Le projet a pour but de perfectionner le recyclage du CO2 par électrocatalyse en recourant à la cartographie et à la conception technique accélérées par IA des principaux sites de réaction à l’échelle atomique. Le cuivre est l’électrocatalyseur le plus efficace pour la transformation du CO2 en carburant. Cependant, aucune méthode systématique n’a permis à ce jour d’élucider les mécanismes qui gouvernent cette réaction. Pour combler cette lacune, l’équipe de projet aura recours à l’IA pour accélérer la cartographie des sites chimiquement actifs et des structures de solution interfaciale sur le cuivre pendant la conversion du CO2. Il s’agit à terme d’utiliser l’acquisition de données et l’inférence de conception fondées sur l’intelligence artificielle (IA) pour accélérer la mise au point de solutions techniques qui permettront d’améliorer à la fois l’efficacité et la stabilité à long terme de la technologie fondée sur l’électrode de cuivre. Nous utiliserons à cette fin le couplage de l’IA, des études en conditions d’opération et la modélisation à l’échelle atomique., 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