Generación de estructuras moleculares mediante aprendizaje por refuerzo profundo
2022Descargarpropuesta de investigación completa (PDF)
Profesores: Dr. Jorge Juarez Gómez y Dr. Eric Alfredo Rincón García
Resumen: Aprendizaje por refuerzo profundo (ARL) es una herramienta de inteligencia artificial que combina técnicas de aprendizaje por refuerzo con redes neuronales, que busca entender las reglas que rigen el problema de interés mediante un proceso de prueba y error. Su uso para la generación de nuevas moléculas ha despertado un interés en diversas áreas relacionadas con Química.
Objetivo general:
Generar estructuras moleculares mediante un algoritmo basado en aprendizaje por refuerzo profundo
Objetivos específicos:
- Estudiar los conceptos más importantes sobre aprendizaje por refuerzo y redes neuronales básicas
- Estudiar los conceptos más importantes sobre redes neuronales generativas adversarias
- Revisar el estado del arte para seleccionar el tipo de algoritmo más adecuado al problema
- Seleccionar las características de las moléculas que se generarán
- Realizar el entrenamiento del algoritmo
- Validar teóricamente las estructuras moleculares generadas
- Reportar los resultados obtenidos en la Idónea Comunicación de Resultados (ICR)
Ultima actualización 25/07/2022 por pcyti