Predição de propriedades moleculares via aprendizado de máquina e representação SMILES - Gabriel Augusto Lins Leal Pinheiro (2020)
O campo de ciência dos materiais possui caráter interdisciplinar, com aplicações nas mais diversas áreas do conhecimento que acabam influenciando vários aspectos da vida cotidiana. Pode-se citar como exemplo de aplicações pesquisas relacionadas à energia renovável, saúde, engenharia mecânica, aviação e espaço. Nesta área da ciência, o estudo das propriedades dos materiais e as relações com suas estruturas em escala atômica ou molecular torna-se imprescindível para a descoberta de novos materiais, requerendo assim, o conhecimento de como estes se comportam e reagem uns com os outros em diferentes ambientes. Na área espacial, por exemplo, o desenvolvimento de nanotecnologias para a composição das estruturas de um satélite pode permitir a descoberta de materiais mais leves e resistentes a danos de radiação. Contudo, abordagens tradicionais em ciência dos materiais, como a teoria do funcional da densidade, usadas no processo do cálculo das propriedades físico-químicas de um material, são computacionalmente custosas. Por outro lado, a quantidade de dados providos sobre cálculos e experimentos realizados na última década possibilitou a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina como alternativa aos métodos tradicionais, tendo por vantagem a otimização no tempo do cálculo. Para que o algoritmo de aprendizado de máquina realize um mapeamento adequado entre a entrada e saída, é necessário fazer a descrição da molécula, chamado de descritor ou atributo, de maneira a codificar informações significativas presentes no sistema molecular. Neste sentido, este trabalho visou explorar o uso de descritores baseados na representação Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES) para a predição de propriedades moleculares. Para isso, utilizou-se uma rede Perceptron de múltiplas camadas e cinco métodos de seleção de atributos. As melhores predições foram obtidas para as propriedades térmicas, que atingiram um erro absoluto médio próximo a 0.05 eV e portanto, bem próximo ao erro aceitável pela acurácia química.