Xarxes neuronals de grafs per a la validació de propietats de components químics

Data d'alta al repositori: 2025-06-01

Resum: En aquest projecte es desenvolupa múltiples models predictius per estudiar molècules utilitzant la biblioteca MolGraph, convertint estructures moleculars en grafs per anàlisi en química computacional. S’inicia amb la base de dades QM7 i després s’adapta a la base de dades de la URV. Els resultats preliminars mostren que els models adaptats poden predir propietats moleculars amb alta precisió, evidenciant que la metodologia pot transferir-se i adaptar-se a diferents conjunts de dades, el que facilita avanços en la investigació i aplicacions en disseny assistit per computadora.

Matèria: Xarxes neuronals (informàtica)

Idioma: ca

Àrees temàtiques: Ingeniería informática; Computer engineering; Enginyeria informàtica

Departament: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Estudiant: Ruiz Garcia, Ismael

Curs acadèmic: 2023-2024

Títol en diferents idiomes: Redes neuronales de grafos para la validación de propiedades de componentes químicos; Graph neural network for the validation of propierties of chemical components; Xarxes neuronals de grafs per a la validació de propietats de components químics

Data de la defensa del treball: 2024-06-24

Drets d'accés: info:eu-repo/semantics/openAccess

Paraules clau: Redes neuronales, Aprendizaje automático, Matemática discreta; Neural network, Machine learning, Discrete mathematics; Xarxes neuronals, Aprenentatge automàtic, Matemàtica discreta

Confidencialitat: No

Títol en la llengua original: Xarxes neuronals de grafs per a la validació de propietats de components químics

Director del projecte: Casanelles Serratosa, Francesc d'Assís

Ensenyament(s): Enginyeria Informàtica

Entitat: Universitat Rovira i Virgili (URV)