Optimisation assistée par Machine Learning de méthodes électrosynthétiques originales pour la valorisation durable des matières premières et des produits chimiques biosourcés

Le projet, « Optimisation assistée par Machine Learning de méthodes électrosynthétiques originales pour la valorisation durable des matières premières et des produits chimiques biosourcés », vise à développer le domaine de la synthèse éco-responsable. En combinant la puissance du Machine Learning (apprentissage automatique) avec des techniques électrosynthétiques innovantes, nous visons à transformer la façon dont nous produisons des blocs de construction organiques à partir de matières premières et de produits chimiques biosourcés. L’électrosynthèse, une approche de chimie verte reposant sur des processus redox, détient un immense potentiel pour une production chimique durable. Cependant, son adoption généralisée a été limitée par la complexité de l’optimisation des conditions de réaction. Nous visons à combler cette lacune en exploitant les capacités du machine learning pour naviguer rapidement et intelligemment dans le vaste espace de paramètres des réactions électrosynthétiques. En appliquant des algorithmes avancés et des modèles prédictifs, nous libérerons tout le potentiel de l’électrosynthèse, permettant un contrôle précis des résultats des produits, minimisant les déchets et réduisant l’impact environnemental. Notre projet contribuera à la production écologique de produits chimiques organiques, favorisant la valorisation durable des matières premières et des produits chimiques biosourcés. En résumé, ce projet de recherche est à l’intersection de la chimie et de l’intelligence artificielle, promettant un avenir plus lumineux et plus vert pour l’industrie chimique grâce à des méthodes de synthèse innovantes et éco-responsables.