Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Potencial Interatómico por IA
Modelo de aprendizaje automático que reproduce la energía potencial de un sistema atómico en función de las posiciones de los átomos, reemplazando los costosos cálculos de mecánica cuántica.
Simulación Molecular Acelerada por IA
Técnica que utiliza modelos de IA para reemplazar los cálculos de mecánica cuántica en simulaciones de dinámica molecular, reduciendo drásticamente los tiempos de cálculo.
Mapa de Fases Predicho por IA
Representación de las fases estables de un material en función de variables termodinámicas, generada por modelos de aprendizaje automático entrenados con datos experimentales o teóricos.
Ecuaciones Constitutivas por Aprendizaje
Relaciones matemáticas que vinculan tensiones y deformaciones en un material, descubiertas automáticamente por algoritmos de aprendizaje a partir de datos de simulación o experimentales.
Método de Elementos Finitos Aumentado por IA
Enfoque híbrido que combina el método tradicional de elementos finitos con modelos de IA para mejorar la precisión y reducir los costos computacionales de las simulaciones mecánicas.
Propiedades Mecánicas Predichas
Características como el límite elástico, la dureza o la tenacidad de un material, estimadas por modelos de IA basados en la composición y la estructura microscópica.
Transferencia de Calor por Modelos de IA
Predicción de las propiedades de conducción térmica de los materiales utilizando redes neuronales entrenadas con datos atómicos para capturar los mecanismos de transporte de calor.
Conductividad Eléctrica Predicha
Estimación de la capacidad de un material para conducir la corriente eléctrica, calculada por modelos de IA que analizan la estructura electrónica y cristalina del material.
Descubrimiento de Materiales por IA
Proceso de identificación de nuevos materiales con propiedades deseadas utilizando algoritmos de aprendizaje automático para explorar eficientemente el espacio de composición.
Modelado Multiescala por IA
Enfoque que integra descripciones a diferentes escalas (atómica, mesoscópica, macroscópica) mediante modelos de IA que aseguran la coherencia entre niveles.
Superficie de Energía Potencial Aprendida
Representación paramétrica de la energía de un sistema molecular aprendida por redes neuronales, que permite cálculos rápidos y precisos de trayectorias reaccionales.
Descenso de Gradiente Molecular
Técnica de optimización que utiliza los gradientes de energía calculados por IA para encontrar configuraciones atómicas estables o minimizar la energía del sistema.
Elasticidad Calculada por IA
Determinación del tensor de elasticidad de un material mediante modelos de IA que predicen la respuesta mecánica a partir de la estructura cristalina y la composición química.
Simulación de Defectos Cristalinos por IA
Modelado del comportamiento de dislocaciones, vacantes y otros defectos en cristales utilizando potenciales interatómicos aprendidos por IA para una descripción realista.
Termodinámica por Machine Learning
Aplicación del aprendizaje automático para predecir las propiedades termodinámicas de los materiales y construir modelos de estado basados en datos.
Propiedades Ópticas Predichas
Características como el índice de refracción o la absorción luminosa de un material, estimadas por modelos de IA que analizan la estructura electrónica.
Modelado de Composites por IA
Predicción de las propiedades efectivas de los materiales compuestos utilizando redes neuronales para capturar las interacciones complejas entre fases.
Mecánica de la Fractura Asistida por IA
Análisis y predicción de la propagación de fisuras en materiales mediante modelos de IA que simulan los procesos de daño a diferentes escalas.
Transición de Fase Predicha por IA
Identificación de las condiciones de temperatura y presión que provocan los cambios de fase de un material, determinada por modelos de aprendizaje automático.