Determinación de la Estructura Cristalina empleando Inteligencia Artificial.

KarenCruz, Xim Bokhimi

TL;DR: Usar redes neuronales de convolución para predecir el sistema cristalino, el grupo de extinción y el grupo espacial de compuestos inorgánicos de los cuales se desconoce su estructura cristalina usando su patrón de difracción de polvos.

Keywords: Redes Neuronales de Convolución, Estructura Cristalina

Abstract: Se emplearán redes neuronales de convolución para clasificar patrones de difracción de rayos X de polvos (PXRDP) de compuestos inorgánicos en términos de su sistema cristalino, su grupo de extinción y su grupo espacial. Para ello se modelarán mas de 100,000 patrones de difracción de compuestos inorgánicos de los cuales se conoce el grupo espacial, parámetros de red y coordenadas atómicas de los átomos que forman al modulo mínimo material en la celda unidad y se utilizarán como entrada a una red neuronal de convolución. Finalmente, se mediran los PXRDP de compuestos inorgánicos cuya estructura cristalina es desconocida y con la CNN entrenada se predecirá su sistema cristalino, su grupo de extinción y su grupo espacial.