INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA PREDICCIÓN DE PROPIEDADES TERMOQUÍMICAS: UNA APLICACIÓN - Saviñon-Flores, Fernanda; García-Castro, Miguel Ángel; Vidal Robles, Esmeralda; Arzola Flores, Jesús Andrés (RD-ICUAP, 2024)
La inteligencia artificial (IA) está cambiando el modo de ver la tecnología a nivel mundial. Desde su aplicación en los diversos asistentes de voz hasta su uso en apps en teléfonos celulares, la IA es un tema que está tomando gran relevancia debido a los beneficios que ha mostrado en el avance tecnológico de diversos sectores de la industria y la ciencia. Además, del procesamiento de lenguaje natural, la visión computacional y la robótica, dos de las ramas más relevantes de la IA son el machine learning o aprendizaje automático y el deep learning o aprendizaje profundo. En general, el objetivo común es la predicción de valores u objetos a partir del uso de datos. Estas dos ramas pueden abordar problemas de regresión, clasificación y agrupamiento, es decir, son capaces de predecir variables cuantitativas y cualitativas, así como agruparlas de acuerdo a características similares. Dentro de las variables cuantitativas de interés predictivo en el área de la termodinámica (de manera directa) y de la ingeniería química (como aplicación), están las propiedades termoquímicas, de las cuales una de las que ha destacado por su importancia es la entalpía de combustión. En la actualidad, es posible obtener valores de entalpía de combustión con diferentes técnicas tales como la calorimetría de combustión (técnica experimental), métodos de estimación (técnica semiempírica) y, en la última década, el machine learning (técnica teórica). Siendo esta última la que ha logrado captar el interés en la comunidad científica debido a su impacto en diversas áreas del conocimiento, incluyendo la termodinámica, ya que permite predecir propiedades termoquímicas como la entalpía de combustión de diversos compuestos químicos.