Predicción de cristalización de perovskitas mediante aprendizaje automático

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La ciencia de los materiales es un área de estudio interdisciplinar en el que tradicionalmente se descubren materiales mediante la prueba y error experimental en el laboratorio. Descubrir un nuevo material suele llevar varios años de investigación, así como también una considerable cantidad de recur...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Ticona Oquendo, María Belén
Otros Autores: Onna, Diego Ariel
Formato: Tesis de grado publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2023
Materias:
PEROVSKITA
CRISTALIZACION
APRENDIZAJE AUTOMATICO
DESBALANCE
ENSAMBLES
PEROVSKITE
CRYSTALLIZATION
MACHINE LEARNING
IMBALANCE
ENSAMBLE
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000543_Ticona
https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000543_Ticona_oai
Aporte de:
Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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description La ciencia de los materiales es un área de estudio interdisciplinar en el que tradicionalmente se descubren materiales mediante la prueba y error experimental en el laboratorio. Descubrir un nuevo material suele llevar varios años de investigación, así como también una considerable cantidad de recursos e inversiones. Actualmente, uno de los materiales más investigados son las perovskitas por ser una promesa en el desarrollo de paneles solares. Si bien existen múltiples maneras de sintetizarlas, se destaca en particular la técnica de cristalización debido a que permite obtener una caracterización detallada de su composición y estructura química, entre otros motivos. Sin embargo, debido a la sensibilidad de este proceso químico, es difícil conocer en qué condiciones experimentales se produce la cristalización. De allí que el uso del tradicional mecanismo de prueba y error experimental suela generar datos en los que mayoritariamente no cristaliza la perovskita. En este contexto, existen trabajos que han demostrado que es posible desarrollar modelos de predicción de cristalización de perovskitas empleando técnicas de aprendizaje automático, usando datos ya recolectados sobre experimentaciones de síntesis de cristales. No obstante, desde un punto de vista metodológico, estos modelos se han realizado sin considerar las características que conlleva usar datos experimentales, como por ejemplo, la cantidad acotada de datos, el desbalance entre experimentaciones en donde efectivamente
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