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Uso de multipolos atômicos e desenvolvimento de modelos de machine learning na investigação de estados de transição

Processo: 17/22741-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2018
Situação:Interrompido
Área do 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

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)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DUARTE, LEONARDO J.; SILVA, ARNALDO F.; RICHTER, WAGNER E.; BRUNS, ROY E. Infrared Intensification and Hydrogen Bond Stabilization: Beyond Point Charges. Journal of Physical Chemistry A, v. 123, n. 30, p. 6482-6490, AUG 1 2019. Citações Web of Science: 0.
DUARTE, LEONARDO J.; BRUNS, ROY E. FTIR and dispersive gas phase absolute infrared intensities of hydrocarbon fundamental bands. SPECTROCHIMICA ACTA PART A-MOLECULAR AND BIOMOLECULAR SPECTROSCOPY, v. 214, p. 1-6, MAY 5 2019. Citações Web of Science: 0.
DUARTE, LEONARDO J.; BRUNS, ROY E. Atomic Polarizations, Not Charges, Determine CH Out-of-Plane Bending Intensities of Benzene Molecules. Journal of Physical Chemistry A, v. 122, n. 51, p. 9833-9841, DEC 27 2018. Citações Web of Science: 1.

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