Uso de tensores polares atômicos e parâmetros QCT para treinar um modelo de machine learning e prever constantes de Hammett

• Processo: 18/24844-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 04 de março de 2019
• Data de Término da vigência: 03 de março de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Química - Físico-química
• Pesquisador responsável: Roy Edward Bruns
• Beneficiário: Leonardo José Duarte
• Supervisor: Paul Popelier
• Instituição Sede: Instituto de Química (IQ). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Manchester, Inglaterra
• Vinculado à bolsa: 17/22741-3 - Uso de multipolos atômicos e desenvolvimento de modelos de machine learning na investigação de estados de transição, BP.DD
• Assunto(s): Aprendizado computacional Química teórica Reatividade química Teoria quântica de átomos em moléculas (QTAIM)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Hammet Constant | Infrared Intensities | machine learning | Polar Tensors | quantum chemistry | Reactivy | Química Teórica

Resumo

A aplicação do modelo de Carga - Transferência de Carga - Polarização Dipolar (CCTDP) reproduz qualitativamente as intensidades fundamentais no infravermelho de moléculas que já possuem seu espectro experimental determinado. Da mesma forma, o modelo CCTDP tem se mostrado uma ferramenta poderosa para extrair informação da natureza dinâmica das mudanças na densidade eletrônica causadas pelo movimento vibracional de diferentes classes de moléculas. Dados experimentais apontam a existência de uma alta correlação entre parâmetros de reatividade (ou interações intermoleculares, como no caso de complexos de van der Waals) e intensidades no infravermelho. O modelo CCTDP permite identificar quais fatores, majoritariamente, determinam a reatividade ou as energias de estabilização. Nesse projeto, investigar-se-á constantes de desprotonação de diversos compostos e substituintes, explorando potenciais correlações com o modelo CCTDP. Por basearem-se na Teoria Quântica de Átomos em Moléculas (QTAIM), desenvolvido pelo professor Bader, os parâmetros CCTDP são altamente transferíveis, i. e. são característicos de determinados grupos. Dessa forma, parâmetros CCTDP podem ser usados na construção de modelos preditivos, os quais permitem inferir sobre a reatividade sem a necessidade de elevados custos computacionais. Como a transferabilidade entre moléculas não é exata, técnicas de Machine Learning serão usadas para seu refinamento. (AU)

Publicações científicas

(8)

(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)

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