dc.contributor.author | Chiavegatti Neto, Attilio | |
dc.date.accessioned | 2020-10-09T15:14:35Z | |
dc.date.available | 2020-10-09T15:14:35Z | |
dc.date.issued | 2020-06-22 | |
dc.identifier.citation | CHIAVEGATTI NETO, Attilio. Machine Learning em Química Orgânica. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Química) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13330. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13330 | |
dc.description.abstract | The search for intelligent computational systems capable of solving problems that are traditionally reserved for the human mind are a long-standing crusade. Several attempts to solve problems such as structural identification and synthesis of organic molecules using those toolboxes started in the 1970s, but the low capacity of available computational power and the lack of appropriate algorithms at the time were severe limitations, rendering many of these projects unfeasible. Currently, with a continuous increase in the processing capacity and with an enormous amount of chemical information accumulated in public and commercial databases, the interest in developing these systems has resurged. Several papers that have been published show that using machine learning algorithms it is possible to create programs capable of automatically generate synthetic paths for complex molecules of industrial and academic interest and also optimize reactions in an efficient and autonomous way. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Aprendizado de Máquina. Retrossíntese. Otimização de reação | por |
dc.title | Machine learning em química orgânica | por |
dc.title.alternative | Machine learning in organic chemistry | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Ferreira, Marco Antonio Barbosa | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6874055640224407 | por |
dc.description.resumo | A busca por sistemas computacionais inteligentes capazes de resolver problemas que tradicionalmente são reservados à mente humana é de longa data. Diversas tentativas de desenvolver tais sistemas para resolver questões como identificação estrutural e síntese de moléculas orgânicas foram realizadas a partir dos anos 70, mas a baixa capacidade dos computadores disponíveis e a falta de algoritmos apropriados na época eram limitações severas que inviabilizaram muitos desses projetos. Atualmente, com o crescente aumento na capacidade de processamento e com o enorme volume de informação química acumulada em bancos de dados públicos e comerciais, ressurgiu o interesse em desenvolver tais sistemas. Diversos trabalhos que vêm sendo publicados mostram que utilizando algoritmos de aprendizado de máquina é possível criar programas capazes de gerar automaticamente caminhos sintéticos para moléculas complexas de interesse industrial e acadêmico bem como otimizar reações de maneira eficiente e autônoma. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA::QUIMICA ORGANICA::FISICO-QUIMICA ORGANICA | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/5550113177749315 | por |
dc.publisher.course | Química - Q | por |