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Como respuesta a las crecientes demandas del mercado por polímeros con propiedades específicas, hubo un notable avance en el desarrollo de nuevos materiales siguiendo metodologías no convencionales. Las nuevas propuestas consisten en incorporar testeos virtuales de los materiales en las etapas tempranas de diseño, previo a la síntesis. Dicha intervención, tiene como ventaja obtener un perfil estimado de propiedades del material sin haberlo sintetizado. Esto facilita la interacción en el modelado molecular, pudiendo realizar todas las modificaciones necesarias hasta obtener el perfil deseado y recién entonces pasar a la etapa siguiente. Esta propuesta promueve importantes ahorros de recursos y tiempo. En el presente trabajo, se muestra un avance del desarrollo de una herramienta computacional compleja, basada en inteligencia artificial e informática molecular, que es capaz de predecir hasta el momento 3 propiedades derivadas del ensayo de tensión: módulo elástico, tensión a la rotura y elongación a la rotura; y además clasificar al material entre dúctil, no dúctil e intermedio. Utiliza la metodología QSPR (Quantitative Structure Property Relationship) y consta de 4 modelos, 3 son de regresión y uno es de clasificación y todos se encuentran ensamblados. El dominio de aplicación comprende a resinas puras, lineales y amorfas. El usuario debe ingresar como datos de entrada: la estructura de la unidad repetitiva y los pesos moleculares promedio que desearía sintetizar; además debe elegir una velocidad ensayo. Como salida el programa brinda una tabla con los valores predichos de las propiedades y de la clasificación. Los modelos presentan muy buen desempeño estadístico e interpretabilidad. Con esta herramienta se espera colaborar con el experto en diseño de materiales en las primeras etapas de su trabajo.

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