Uma ferramenta em Python para maximizar as propriedades de polímeros através da otimização da distribuição de massa molecular, utilizando aprendizado de máquina (Regressão por Processo Gaussiano) e o algoritmo CMA-ES.
ProPMax
- Python
- IA e Aprendizado de Máquina, Química, Materiais, Simulação
- Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD), Otimização de projeto, Aprendizado de máquina, Polímeros, Algoritmos de manutenção preditiva, Otimização de Processos, Gestão da Qualidade, Análise Estatística
Características:
- Previsão de propriedades de polímeros, otimização da distribuição de massa molecular, regressão por processos gaussianos (GPR), estratégia de evolução com adaptação da matriz de covariância (CMA-ES), plotagem de resultados de otimização, interface de linha de comando.
Preços:
- Livre
- Aborda um problema específico na ciência dos polímeros, combina aprendizado de máquina com um algoritmo de otimização avançado e é de código aberto.
- Aplicação muito específica, documentação limitada no PyPI, última versão lançada em 2020 sugere desenvolvimento potencialmente inativo, pequena base de usuários, requer formato de dados de entrada específico.
Ideal para:
- Pesquisadores na área de ciência de polímeros estão focados em otimizar as propriedades dos polímeros por meio da manipulação computacional da distribuição de massa molecular.
