Una herramienta en Python para maximizar las propiedades de los polímeros mediante la optimización de la distribución del peso molecular utilizando aprendizaje automático (regresión de procesos gaussianos) y el algoritmo CMA-ES.
ProPMax
- Pitón
- IA y aprendizaje automático, Química, Materiales, Simulación
- Dinámica de fluidos computacional (CFD), Optimización del diseño, Aprendizaje automático, Polímeros, Algoritmos de mantenimiento predictivo, Optimización de procesos, Gestión de calidad, Análisis estadístico
Características:
- Predicción de propiedades de polímeros, optimización de la distribución de peso molecular, regresión de procesos gaussianos (GPR), estrategia evolutiva de adaptación de matriz de covarianza (CMA-ES), representación gráfica de los resultados de optimización, interfaz de línea de comandos
Precios:
- Gratis
- Aborda un problema específico en la ciencia de los polímeros, combina el aprendizaje automático con un algoritmo de optimización avanzado y es de código abierto.
- Aplicación muy específica, documentación limitada en PyPI, la última versión en 2020 sugiere un posible desarrollo inactivo, base de usuarios pequeña, requiere un formato de datos de entrada específico.
Ideal para:
- Investigadores en el campo de la ciencia de los polímeros se centran en optimizar las propiedades de los polímeros mediante la manipulación computacional de la distribución del peso molecular.
