Implementación de PyStruct 2.0 e investigación de modelos para la predicción de materiales monocristalinos

Proyecto de aplicación de conocimiento (Ingeniería de Sistemas y Telecomunicaciones), Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería, Pereira, 2023.

Autores:
Restrepo Gesamá, Jose Luis
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Católica de Pereira
Repositorio:
Repositorio Institucional - RIBUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Aprendizaje de máquina
Machine learning
árboles de regresión
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física computacional
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dinámica molecular
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ingeniería de software
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materiales monocristalinos
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spelling Restrepo Gesamá, Jose Luis2023-09-16T13:23:15Z2023-09-16T13:23:15Z2023-06-14https://repositorio.ucp.edu.co/entities/publication/fffdc644-b58c-408f-9784-a9e72fb671a3Proyecto de aplicación de conocimiento (Ingeniería de Sistemas y Telecomunicaciones), Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería, Pereira, 2023.La caracterización de materiales es muy importante al buscar materiales adecuados para aplicaciones específicas, del mismo modo, las técnicas o herramientas empleadas para caracterizarlos representan costos elevados de experimentación. Por medio de la física computacional, se simulan las características del material y se hace el estudio de sus propiedades desde la informática. Por tanto, este proyecto busca integrar el Níquel como nuevo material de predicción en la herramienta software PyStruct, para luego determinar el modelo de ML que permita predecir su estructura cristalina y mejorar la herramienta en base a la UX. Para desarrollar el proyecto se establecen los requisitos, las características de la muestra a simular, el entrenamiento y análisis de diferentes modelos de ML para elegir el de mejor correlación entre los datos. En consecuencia, se logra determinar que el modelo de Árboles de Regresión tiene el mejor resultado de aprendizaje para predecir la estructura monocristalina del Níquel. Abstract: The characterization of materials is very important when looking for suitable materials for specific applications, likewise, the techniques or tools used to characterize them represent high experimentation costs. By means of computational physics, the characteristics of the material are simulated and its properties are studied from the computer. Therefore, this project seeks to integrate Nickel as a new prediction material in the PyStruct software tool, in order to determine the ML model to predict its crystalline structure and improve the tool based on the UX. To develop the project, the requirements are established, the characteristics of the sample to be simulated, the training and analysis of different ML models to choose the one with the best correlation between the data. Consequently, it is determined that the Regression Trees model has the best learning result to predict the single crystal structure of Nickel.Universidad Católica de Pereira. Director de trabajo de grado: Oscar Andrés Ramírez AgudeloUniversidad Católica de PereiraMonografía ; DDMIST272http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje de máquinaMachine learningárboles de regresiónregression treesfísica computacionalcomputational physicsdinámica molecularmolecular dynamicsingeniería de softwaresoftware engineeringmateriales monocristalinossingle crystal materialsexperiencia de usuariouser experienceImplementación de PyStruct 2.0 e investigación de modelos para la predicción de materiales monocristalinosTrabajo de Grado – Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspaPublicationORIGINALDDMIST272.pdfDDMIST272.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf5373788https://repositorio.ucp.edu.co/bitstreams/24dc1068-3f5b-424c-be76-26bd87a2c067/download1c22102fbb5c52a6d5bf8e2d08800520MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ucp.edu.co/bitstreams/e096c551-dbc7-4e68-a273-a62996ae9c03/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55TEXTDDMIST272.pdf.txtDDMIST272.pdf.txtExtracted texttext/plain93528https://repositorio.ucp.edu.co/bitstreams/cc0f991c-b68f-4ada-9ee2-7f7fb90c9d58/downloaded2d15fc89cb97db813217596b0a2c03MD56THUMBNAILDDMIST272.pdf.jpgDDMIST272.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5900https://repositorio.ucp.edu.co/bitstreams/959bb3b4-8d2a-4b37-a6ef-f1f4e4404549/download19a8ad98c067096ba80d9c71e38389ffMD5710785/15653oai:repositorio.ucp.edu.co:10785/156532025-01-27 16:04:07.389http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esopen.accesshttps://repositorio.ucp.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad Católica de Pereira - RIBUCbdigital@metabiblioteca.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