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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Next-Generation Accelerated and Scalable Modelling Frameworks for Chemically Reactive Flows

Objectif

Accelerating Europe’s green and digital transitions requires advanced tools capable of modelling and optimising the complex reactive flows that underpin clean energy systems, propulsion technologies, and fire-safety applications. Yet current simulation approaches remain too computationally demanding to capture the multi-physics behaviour of low- and zero-carbon fuels such as hydrogen, ammonia, and e-fuels, which are essential for decarbonising hard-to-electrify sectors. ASCEND addresses this challenge by delivering the next-generation fully integrated modelling framework that leverages artificial intelligence (AI) and high-performance computing (HPC) technologies to accelerate reactive Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. By enabling order-of-magnitude reductions in computational cost while preserving physical fidelity, ASCEND will set a new European benchmark for predictive, fuel-flexible simulation tools.

ASCEND will train 12 Doctoral Candidates to become a new generation of experts at the interface of combustion science, scientific machine learning (SciML), and high-performance computing. Bringing together six leading European universities and research centres, supported by a diverse group of industrial and academic associated partners, the programme offers interdisciplinary training in physics-informed ML, uncertainty quantification, GPU-aware numerical methods, and computational fluid dynamics. This will equip researchers with the cutting-edge skills needed to design fast, trustworthy, and scalable digital tools.

By developing physics-informed, hardware-accelerated ML frameworks that drastically reduce computational cost while maintaining high physical fidelity, ASCEND will strengthen Europe’s scientific leadership, accelerate innovation in clean energy technologies, and contribute to a highly skilled workforce vital for achieving EU climate, digital, and sustainability objectives.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-DN-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

QUEEN MARY UNIVERSITY OF LONDON
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 697 476,24
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Participants (5)

Partenaires (9)

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