Improved predictive modeling of polymeric materials through a hybrid approach of machine learning and expert intervention/Mejora del modelado predictivo de materiales poliméricos mediante un enfoque híbrido de aprendizaje automático...

CRAVERO, FIORELLA; PONZONI, IGNACIO; DIAZ, MÓNICA F.

Buenos Aires

Conferencia; 21st LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology; 2023

The Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions, LACCEI

Este trabajo describe una metodología híbrida que combina machine learning y la intervención de expertos para mejorar el modelado predictivo de propiedades de alto interés de materiales poliméricos. A pesar de que estos materiales tienen muchas ventajas, desarrollar un nuevo material con propiedades específicas, desde una nueva estructura molecular, constituye ungran desafío y es una tarea costosa que lleva mucho tiempo. La demanda de materiales con propiedades muy específicas sigue creciendo, por lo que las técnicas de machine learning se han estado aplicando para la predicción de estas propiedades. La metodología híbrida se desarrolló en forma evolutiva desde una intervención del experto al final del proceso de machine learning, hasta una intervención más determinante en todo el ciclo. Esto permite obtener modelos más robustos y confiables para el diseño de nuevos materiales, que pueden ayudar a los diseñadores a obtener perfiles de propiedades para prototipos previo a la etapa de síntesis, ahorrando tiempo y recursos.