La conception de nouveaux matériaux fonctionnels a grandement bénéficié du développement de méthodologies efficaces et précises applicables aux structures électroniques, en particulier de l'application de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT). Mais l'application de la DFT au triage rapide de milliers de composants candidats dans le cadre de la conception d'un nouveau matériau haute performance est une opération trop onéreuse. Ce projet vise à tirer parti de la puissance de l'intelligence artificielle pour exploiter l'efficacité de la DFT et déterminer ainsi des paramètres de conception optimisés. Ce projet est d'une grande importance socioéconomique puisqu'il vise à réduire l'empreinte environnementale de l'exploitation des sables bitumineux de l'Alberta grâce à la conception de nouveaux nanocatalyseurs pour les réactions chimiques qui se produisent lors de la valorisation du brut en réservoir. L'Université de Calgary collabore au projet en offrant ses connaissances approfondies de la recherche théorique et computationnelle sur les nanocatalyseurs tandis que le CNRC amène son expertise en matière de traitement statistique du signal et d'apprentissage machine.
Équipe
Dennis Salahub, Ph. D.
M. Dennis Salahub est professeur émérite au sein du Département de chimie de l'Université de Calgary. Ses travaux de recherche sont axés sur la chimie théorique et la chimie computationnelle, en particulier sur la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) et son application pour la modélisation des matériaux et des systèmes biomoléculaires.
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Alain Tchagang, Ph. D.
M. Alain Tchagang est agent de recherches au Conseil national de recherches Canada. Il possède une vaste expérience en recherche, notamment de la combinaison de méthodes avancées de traitement statistique du signal et d'apprentissage machine pour surmonter de nouveaux problèmes difficiles rencontrés dans les domaines des sciences de la vie, de la physique et du génie.
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