Carnegie Mellon University

Objet publié

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.