Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
The Governing Council of the University of Toronto
$338,250.00
Theoretical and machine learning prediction of novel battery electrode and electrolyte materials
EF 2024-25 · 2024-10-01
Résumé
The main objective of this Project is to conduct a computational study of
novel battery materials using computer models, simulations, and machine
learning. The Recipient will perform density functional theory (DFT)
simulations and machine learning to design and create proof-of-concept
battery materials, including cathode and electrolyte materials. The designed
materials will be screened by the Recipient to identify promising candidates
for exploration in a high-throughput system, influencing the workflow
development by the NRC. The role of the Recipient is to perform theoretical
and machine learning calculations to predict new materials with superior
properties and qualify them for further development by the NRC. The NRC
will synthesize the proposed electrode and electrolyte materials and engage
in an iterative loop with the Recipient to identify the best-performing
materials for further development.
Ministère
Programme
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Emplacement
Toronto|Toronto, Ontario, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Numéro d'entreprise
108162330
Type
Grant
Source
Proactive Disclosure - Grants and Contributions
Tel que publié
Agreement End Date
2027-03-31
Agreement Number
1022833
Agreement Start Date
2024-10-01
Agreement Title
Theoretical and machine learning prediction of novel battery electrode
and electrolyte materials
Agreement Title (French)
Prédiction théorique et par apprentissage automatique de nouveaux matériaux d’électrodes et d’électrolytes pour batteries
Agreement Type
Grant
Agreement Value
$338,250.00
Amendment Number
0
Description
The main objective of this Project is to conduct a computational study of
novel battery materials using computer models, simulations, and machine
learning. The Recipient will perform density functional theory (DFT)
simulations and machine learning to design and create proof-of-concept
battery materials, including cathode and electrolyte materials. The designed
materials will be screened by the Recipient to identify promising candidates
for exploration in a high-throughput system, influencing the workflow
development by the NRC. The role of the Recipient is to perform theoretical
and machine learning calculations to predict new materials with superior
properties and qualify them for further development by the NRC. The NRC
will synthesize the proposed electrode and electrolyte materials and engage
in an iterative loop with the Recipient to identify the best-performing
materials for further development.
Description (French)
L’objectif principal de ce projet est de mener une étude computationnelle sur les nouveaux matériaux pour batteries à l’aide de modèles informatiques, de simulations et d’apprentissage automatique. Le bénéficiaire réalisera des simulations de théorie fonctionnelle de la densité (DFT) et de l’apprentissage automatique afin de concevoir et de créer des validations de principe de matériaux de batterie, y compris des matériaux de cathodes et d’électrolytes. Les matériaux conçus seront analysés par le bénéficiaire afin de déterminer les candidats prometteurs pour l’exploration dans un système à haut débit, influençant le développement du flux de travail du CNRC. Le rôle du bénéficiaire est d’effectuer des calculs théoriques et d’apprentissage automatique afin de prédire de nouveaux matériaux aux propriétés supérieures et de les qualifier pour un développement ultérieur par le CNRC. Le CNRC synthétisera les matériaux d’électrodes et d’électrolytes proposés et s’engagera dans une boucle itérative avec le bénéficiaire afin de déterminer les matériaux les plus performants en vue d’un développement ultérieur.
Expected Results
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.
Federal Riding
University--Rosedale
Federal Riding (French)
University--Rosedale
Federal Riding Number
35112
NAICS Code
541710
Organization Code
nrc-cnrc
Organization
National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada
Program Name
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
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.
Recipient Business Number
108162330
Recipient City
Toronto|Toronto
Recipient Country
CA
Recipient Legal Name
The Governing Council of the University of Toronto
Recipient Postal Code
M5S 1S8
Recipient Province or Territory
ON
Recipient Type
S
Reference Number
172-2024-2025-Q3-1022833