Les projets financés à l’AAP 2024
AI-MAHC
Découverte de Matériaux MOFs Guidée par l’Intelligence Artificielle pour un Contrôle Autonome de l’Humidité.
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CINEMA
Croissance Intelligente de NouvElles couches Minces d’oxydes fonctionnels Améliorées.
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CINDERELLA
Contrôle de l’ImpressioN 3D métallique par source lasEr innovante, modèle numéRique augmEnté et inteLLigence Artificielle.
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GREENTEA
GénéRation haut débit par apprentissagE automatiquE de Nouveaux allliages de sulfures ThErmoélectriques composés d’éléments Abondants.
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LUMEN
Compréhension de la structure du liquide pour l’ingénierie des microstructures avec un upscaling innovant assisté par l’intelligence artificielle.
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NanoPhiA
Comprendre la formation de nanoparticules par voie physique: Utiliser l’IA pour coupler caractérisation, mesure in-situ et simulation.
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REBORN
Optimisation et modélisation de l’épitaxie de 2D h-BN et de ses hétérostructures en couches de haute qualité à l’aide d’intelligence artificielle.
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SIMOICS
Simulation et Instrumentation pour l’Optimization Multi- Objectif par Intelligence Artificielle – Cold Spray.
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SYNEART
Synapses et neurones artificiels à base de relaxeurs ferroélectriques : vers une IA plus basse consommation.
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AMMETIS
Modélisation assistée par IA des Propriétés Mécaniques pilotées par la Microstructure – Analyses Haut Débit et Multi-échelles.
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CATANA-2
Apprentissage coopératif modélisation – expérimental pour l’identification de catalyseurs pour la synthèse et la décomposition de NH3 à basse température
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COLLECTIF
Développement des matériaux COLLECTeurs de courant dans les cellules d’électrolyse par méthodes haut-débit et IA.
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ExplorMat
Exploration accélérée d’un système chimique pour la découverte de nouveaux matériaux pour le photovoltaïque et l’éclairage basse consommation.
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