AI, Big Data, Maskininlärning och Metalorganiska ramverksföreningar syntes, analys och design. Ett koncepttestprojekt (MOF-CADS)
Forskningsprojekt , 2019

The goal is to build a chemical analysis, design and synthesis (CADS) software that uses Artificial Intelligence. Machine Learning and “Big Data” methods to compile and analyse original experimental data as well as third-party databases, patents and grey literature to speed up and improve the synthesis and commercial applications of the large subclass of new materials known as Metal-Organic Frameworks, MOFs.
This proof of concept study aims at using time restricted data on selected small problems to see if such a system can arrive at the preliminary solutions suggested by the latest experiments. 

Deltagare

Lars Öhrström (kontakt)

Professor vid Chalmers, Kemi och kemiteknik, Kemi och biokemi

Francoise Mystere Amombo Noa

Forskare vid Chalmers, Kemi och kemiteknik, Kemi och biokemi

Rongzhen Chen

Forskningsingenjör vid Chalmers, Data- och informationsteknik, CSE Verksamhetsstöd

Victor Eberstein

Doktorand vid Chalmers, Data- och informationsteknik, CSE Verksamhetsstöd, Data Science Research Engineers

Finansiering

Chalmers

Finansierar Chalmers deltagande under 2019

Relaterade styrkeområden och infrastruktur

Informations- och kommunikationsteknik

Styrkeområden

Hållbar utveckling

Drivkrafter

Grundläggande vetenskaper

Fundament

Innovation och entreprenörskap

Drivkrafter

Materialvetenskap

Styrkeområden

Mer information

Senast uppdaterat

2019-10-02