| Processo: | 20/13563-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Data de Início da vigência: | 01 de dezembro de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 31 de dezembro de 2025 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Química - Química Orgânica |
| Pesquisador responsável: | Marco Antonio Barbosa Ferreira |
| Beneficiário: | Attilio Chiavegatti Neto |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Síntese orgânica Catálise Reações orgânicas Metais de transição Alcenos Metátese de olefina Molibdênio Aprendizado computacional |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | catálise | machine learning | Metátese de olefinas | Modelos Multivariados | Síntese Orgânica |
Resumo Propomos nesse projeto de pesquisa o desenvolvimento de modelos estatísticos para predição de reatividade em reações orgânicas catalisadas por metais de transição utilizando estratégias consolidadas de correlação da estrutura do catalisador com sua atividade catalítica e também utilizando modelos baseados em machine learning. Pretendemos explorar reações de metátese de olefinas catalisadas por molibdênio visando desenvolver um modelo híbrido que combine a descrição dos intermediários de interesse tanto em termos de parâmetros estéricos e eletrônicos como também utilizando descritores cinéticos a partir do cálculo de estados de transição relevantes e também descritores termodinâmicos. Buscaremos assim unificar os regimes estéricos distintos presentes nesses catalisadores. Com esses resultados pretendemos ampliar o escopo de ligantes utilizados nessas importantes reações. (AU) | |
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