Otimização estrutural de polímeros termorresponsivos derivados de PNIPAM: uma abordagem computacional empregando redes neurais artificiais e algoritmos genéticos - Silveira, Kelly Cristine da; Hille, Tony; Gago, Matheus Moraes; Teixeira, Josiele da Silva; Leite, Guilherme Anunciação; Gois, Jonathan Nogueira; Silva Neto, Antônio José da (Ciência e Natura, 2024)
Neste estudo, redes neurais artificiais (ANN) e algoritmos genéticos (GA) são empregados em conjunto para projetar estruturas poliméricas otimizadas com superior ponto de névoa. O banco de dados proveniente de um estudo prévio de síntese de polímeros com caráter termorresponsivo foi utilizado para criar modelos baseados em ANN, a partir do qual possibilitaram a formulação e solução do problema inverso, empregando o GA. Os regressores, com RMSE médio inferior a 0,7 ºC, foram utilizados no processo de evolução dos polímeros ao longo de 20 gerações. Operações de mutação e seleção levaram à criação de 10 macromoléculas híbridas e inéditas com ponto de névoa médio de 80 ºC. Ainda, os papéis especiais de alguns grupos químicos são reconhecidos e favorecem o mapeamento estrutural dos materiais a base de PNIPAM. A abordagem computacional aqui apresentada demonstra ser uma ferramenta promissora no desenvolvimento de novos materiais.