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L’objectif principal de ce projet ciblé est de mettre en place une infrastructure numérique pour accélérer le développement et la découverte de nouveaux matériaux. Elle est basée d’une part sur une plateforme dédiée aux codes de simulation aux différentes échelles et aux workflows pour l’automatisation de séries de calculs, dont les calculs à haut débit et le traitement des résultats par intelligence artificielle (IA) et d’autre part sur une infrastructure de bases de données issues à la fois d’expériences et de simulations.
Pour chacune de ces infrastructures, des cas d’usage issus des projets ciblés en cours ont été identifiés pour servir d’exemple et s’assurer de l’adéquation avec les besoins des utilisateurs, ils concernent les projets MOFsLEARNING, ESRF et FastNano. Un démonstrateur utilisant ces deux infrastructures sera également développé, il sera consacré au développement par apprentissage machine de potentiels interatomiques pour les simulations à l’échelle atomique. Les cahiers des charges de ces infrastructures et ce démonstrateur seront établis en s’appuyant sur des groupes de travail avec des représentants des principaux laboratoires concernés. La plateforme codes et workflows sera développée et déployée au meso-centre de calcul GRICAD et l’infrastructure de bases de données sera déployée au TGCC.