Molecular Machine Learning for Chemical Reaction Engineering
- Promovendus/a
- Dobbelaere, Maarten
- Faculteit
- Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
- Vakgroep
- Vakgroep Materialen, Textiel en Chemische Proceskunde
- Curriculum
- Master of Chemical Engineering, Universiteit Gent, 2020
- Academische graad
- Doctor in de ingenieurswetenschappen: chemische technologie
- Taal proefschrift
- Engels
- Vertaling titel
- Moleculair machinaal leren voor chemische reactorkunde
- Promotor(en)
- prof. Kevin Van Geem, vakgroep Materialen, Textiel en Chemische Proceskunde - prof. Christian Stevens, vakgroep Groene Chemie en Technologie
- Examencommissie
- voorzitter em. prof. Luc Taerwe (eredecaan) - prof. Thomas Heugebaert, vakgroep Groene Chemie en Technologie - dr. Istvan Lengyel, vakgroep Materialen, Textiel en Chemische Proceskunde - prof. Timothy Noël, Universiteit van Amsterdam, Nederland - prof. Marie-Françoise Reyniers, vakgroep Materialen, Textiel en Chemische Proceskunde - promotor prof. Kevin Van Geem, vakgroep Materialen, Textiel en Chemische Proceskunde - promotor prof. Christian Stevens, vakgroep Groene Chemie en Technologie
Korte beschrijving
De productie van nieuwe chemische producten, zoals geneesmiddelen, is erg duur, traag en schadelijk voor het milieu. Het gebruik van continue reactoren is een techniek die de petrochemische industrie decennia terug veel efficiënter heeft gemaakt en die geleidelijk aan begint door te sijpelen naar andere delen van de chemische industrie. Echter bestaan er grote tegenstrijdigheden tussen die industrieën. De petrochemie produceert namelijk een beperkt aantal producten op een gigantische schaal terwijl de farmaceutische industrie zoekt naar een enorm aantal producten op kleine schaal. Deze tegenstellingen zorgen ervoor dat nieuwe methodes nodig zijn om productie van geneesmiddelen continu te maken. Deze thesis beschrijft het onderzoek naar twee cruciale elementen: het voorspellen van eigenschappen van nieuwe chemische stoffen en het bedenken van hoe ze kunnen worden gemaakt. Specifiek is hiervoor artificiële intelligentie (AI) gebruikt om modellen te creëren die voor chemische experts betrouwbaar, interpreteerbaar en overal inzetbaar zijn. Die modellen hebben geleid tot de ontwikkeling van een chemische zoekmachine waarbij onderzoekers sneller een manier kunnen vinden om nieuwe chemische stoffen te gaan produceren in continue reactoren. Zo draagt dit onderzoek bij tot het verduurzamen van de industrie en het versnellen van de zoektocht naar nieuwe geneesmiddelen.
Praktisch
- Datum
- Maandag 19 mei 2025, 17:00
- Locatie
- auditorium 4, Campus Rommelaere, tweede verdieping, Jozef Kluyskensstraat 29, 9000 Gent
- Livestream
- Volg online
Meer info
- Contact
- doctoraat.ea@ugent.be