DESARROLLO DE MODELOS QSPR ASISTIDO POR TÉCNICAS DE ANALÍTICA VISUAL PARA LA PREDICCIÓN DE PROPIEDADES MECÁNICAS DE POLÍMEROS LINEALES (6 pag)

FIORELLA CRAVERO; MARÍA JIMENA MARTÍNEZ; IGNACIO PONZONI; GUSTAVO E. VAZQUEZ; MONICA F. DIAZ

Santa Fe

Simposio; XI Simposio Argentino de Polímeros- 2015; 2015

Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (INTEC) UNL-CONICET

La predicción de propiedades asociadas a entidades químicas mediante métodos informáticos es una de las áreas de la quimioinformática. En los últimos años se han empleado técnicas de aprendizaje automático y algoritmos bioinspirados para el diseño de modelos predictivos. Estas técnicas de ?inteligencia computacional? intentan descubrir las relaciones del modelo de predicción a partir de datos experimentales. QSPR (Quantitative Structure-Property Relationship) ha sido una de las estrategias más difundidas. La metodología de modelado resulta muy laboriosa y compleja, aun para expertos en el dominio, ya que las relaciones estructura-propiedad no se conocen a priori con exactitud. Es objetivo de nuestra línea de investigación desarrollar herramientas computacionales que permitan obtener rápidamente valores estimados de propiedades mecánicas para materiales poliméricos (previo a su síntesis). Este trabajo presenta los resultados de la predicción del punto de quiebre (tensión a la rotura), logrado con la asistencia de una herramienta de analítica visual que simplifica y enriquece el trabajo del modelador.