| Processo: | 17/22741-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 02 de fevereiro de 2023 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Química - Físico-química |
| Pesquisador responsável: | Roy Edward Bruns |
| Beneficiário: | Leonardo José Duarte |
| Instituição Sede: | Instituto de Química (IQ). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 18/24844-7 - Uso de tensores polares atômicos e parâmetros QCT para treinar um modelo de machine learning e prever constantes de Hammett, BE.EP.DD |
| Assunto(s): | Química teórica Estado de transição Teoria quântica Espectroscopia infravermelha Aprendizado computacional |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Charge-Charge Transfer-Dipolar-Polarization | espectroscopia de infravermelho | Estado de transição | machine learning | Quantum Theory of Atoms in Molecules | Transferabilidade | Química Teórica |
Resumo A aplicação do modelo de Charge - Charge Transfer - Dipolar Polarization (CCTDP) para intensidades no infravermelho provou-se uma ferramenta poderosa para extração de informação da dinâmica de densidade eletrônica de diversas classes de moléculas quando há um movimento vibracional. Dados empíricos mostram uma grande correlação entre parâmetros de reatividade ou interações intermoleculares e a intensidade de infravermelho, de modo que o modelo CCTDP permite identificar quais os fatores que contribuem majoritariamente para a reatividade ou estabilização de interações intermoleculares. Trabalhos anteriores do grupo já mostraram a aplicação do modelo com a energia de estabilização de ligação de hidrogênio. Nesse projeto, serão estudados estados de transição de diferentes reações, analisando suas intensidades vibracionais, em especial, as pertencentes às bandas de frequência imaginária, uma vez que as coordenadas normais desse modo vibracional simulam as trajetórias dos átomos que originam o estado de transição. Buscando, dessa forma, compreender como a dinâmica da densidade eletrônica influencia na física do estado de transição. Por ser fundamentado na teoria QTAIM do professor Bader, os parâmetros CCTDP possuem propriedades de transferabilidade, ou seja, são característicos para determinados grupos. Dessa forma, poderão ser utilizados para a construção de modelos de previsão, que permitiram uma inferência rápida de reatividade sem elevado custo computacional. Para tal, serão utilizadas técnicas de machine learning. (AU) | |
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