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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7963| Titre: | “DETERMINACIÓN DE TOXICIDAD DE LÍQUIDOS IÓNICOS UTILIZANDO DESCRIPTORES MOLECULARES SOAP, EN CONJUNTO CON ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL” |
| Auteur(s): | Cardenas Almanza, Karen Lizeth |
| Date de publication: | 2024-06-01 |
| Editeur: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez |
| Description: | La toxicidad de solventes ocasiona muchas enfermedades respiratorias, así como defectos en embarazos en diversas industrias en la región como es el caso de la industria automotriz, medica, de cementos, plásticos, etc. Por esta razón es importante contar con modelos matemáticos aproximados que nos permitan su cálculo de forma rápida sin utilizar animales vivos y a bajo costo. Por lo que en este trabajo utilizando descriptores moleculares del tipo SOAP desarrollamos un modelo regresivo para calcular la toxicidad de líquidos iónicos, en donde los datos experimentales fueron obtenidos del artículo de ‘Machine Learning for Ionic Liquid Toxicity Prediction doi:10.3390/pr9010065’ y en conjunto con herramientas de Machine Learning, como el algoritmo de regresión no-lineal “Kernel Ridge Regresion” se parametrizo el modelo matemático. Los resultados predictivos muestran un nivel razonable de precisión, lo que permitirá reducir el tiempo de experimentación en seres vivos, así como poder determinar la toxicidad de sustancias químicas afines de forma rápida. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Collection(s) : | Maestria en Ingenieria Industrial |
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