Que poden aportar les xarxes neuronals a la predicció de propietats moleculars?
Tibau Terma, Joan
Baldrich i Caselles, Ramon, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Título variante:	Que pueden aportar las redes neuronales a la predicción de propiedades moleculares?
Título variante:	What neural networks can do on molecular properties prediction?
Fecha:	2023
Resumen:	La simulació de dinàmica molecular és una tècnica computacional amplament utilitzada per a l'estudi del comportament de sistemes moleculars. Té aplicacions en la indústria farmacèutica, biologia, enginyeria de materials, física i química. El seu principal obstacle és la necessitat de càlcul ràpid de propietats moleculars com ara forces i energies. Recentment, s'han proposat noves estratègies per simulacions de dinàmica molecular basades en l'ús de xarxes neuronals. Aquest projecte té com a objectiu l'estudi i l'aplicació de xarxes neuronals per a la predicció de propietats moleculars. Es realitza un estudi de la base de dades QM9. S'usa un model de la toolbox SchNetPack2 aplicat a la base de dades QM9. S'elabora una anàlisi detallada de l'impacte que té en la qualitat de les prediccions el nombre d'àtoms per molècula i els elements que la componen i es suggereixen canvis per millorar els resultats. S'han extret les conclusions que cal millorar la base de dades QM9 i que s'ha d'establir un estàndard per exposar les mètriques dels models de xarxes neuronals aplicats a la dinàmica molecular.
Resumen:	La simulación de dinámica molecular es una técnica computacional ampliamente utilizada para el estudio del comportamiento de sistemas moleculares. Tiene aplicaciones en la industria farmacéutica, biología, ingeniería de materiales, física y química. Su principal obstáculo es la necesidad de calcular de manera rápida propiedades moleculares como fuerzas y energías. Recientemente, se han propuesto nuevas estrategias para simulaciones de dinámica molecular basadas en el uso de redes neuronales. Este proyecto tiene como objetivo el estudio y aplicación de redes neuronales para la predicción de propiedades moleculares. Se realiza un estudio de la base de datos QM9. Se utiliza un modelo de la herramienta SchNetPack2 aplicado a la base de datos QM9. Se realiza un análisis detallado del impacto que tiene en la calidad de las predicciones el número de átomos por molécula y los elementos que la componen, y se sugieren cambios para mejorar los resultados. Se concluye que es necesario mejorar la base de datos QM9 y establecer un estándar para exponer las métricas de los modelos de redes neuronales aplicados a la dinámica molecular.
Resumen:	Molecular dynamics simulation is a widely used computational technique for studying the behavior of molecular systems. It has applications in the pharmaceutical industry, biology, materials engineering, physics, and chemistry. Its main bottleneck is the need for fast calculation of molecular properties like forces and energies. Recently, new strategies based on the use of neural networks have been proposed for molecular dynamics simulations. This project aims to study and apply neural networks for predicting m,olecular properties. An analysis of the QM9 database is performed. The SchNetPack2 toolbox model is used on the QM9 database. A detailed analysis is conducted to assess the impact of the number of atoms per molecule and the elements composing it on the quality of predictions, and changes are proposed to improve the results. The conclusions drawn are that the QM9 database needs improvement and an established standard is required to expose metrics for neural network models applied to molecular dynamics.
Derechos:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Lengua:	Català
Titulación:	Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Plan de estudios:	Enginyeria Informàtica [958]
Documento:	Treball final de grau ; Text
Área temática:	Menció Computació
Materia:	Analítica de Dades ; Xarxes neuronals ; Dinàmica molecular ; Base de dades qm9 ; SchNetPack2 ; Anàlisi de resultats ; Optimització ; Análisis de Datos ; Redes neuronales ; Dinámica molecular ; Base de datos qm9 ; Análisis de resultados ; Optimización ; Data analytics ; Neural networks ; Molecular dynamics ; QM9 database ; Results analysis ; Optimization

13 p, 1.5 MB

El registro aparece en las colecciones:
Documentos de investigación > Trabajos de Fin de Grado > Escuela de Ingeniería. TFG