Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Predicting Reaction Outcomes02:24

Predicting Reaction Outcomes

11.1K
Kinetics describes the rate and path by which a reaction occurs. In contrast, thermodynamics deals with state functions and describes the properties, behavior, and components of a system. It is not concerned with the path taken by the process and cannot address the rate at which a reaction occurs. Although it does provide information about what can happen during a reaction process, it does not describe the detailed steps of what appears on an atomic or a molecular level. On the other hand,...
11.1K
Thermochemical Equations02:55

Thermochemical Equations

36.2K
For a chemical reaction (the system) carried out at constant pressure – with the only work done caused by expansion or contraction – the enthalpy of reaction (also called the heat of reaction, ΔHrxn) is equal to the heat exchanged with the surroundings (qp).
36.2K
Thermal Sigmatropic Reactions: Overview01:16

Thermal Sigmatropic Reactions: Overview

2.6K
Sigmatropic rearrangements are a class of pericyclic reactions in which a σ bond migrates from one part of a π system to another. These are intramolecular rearrangements where the total number of σ and π bonds remain unchanged.
Sigmatropic shifts are classified based on an order term [i, j ], where i and j indicate the number of atoms across which each end of the σ bond migrates. Below are examples of a [3,3] sigmatropic shift in 1,5-hexadiene, referred...
2.6K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Redox Potentials for Hydrogen Species in Acetonitrile and Tetrahydrofuran.

The journal of physical chemistry. A·2026
Same author

The Electronic Structure and Properties of First-Row Transition Metal Oxides.

Journal of chemical theory and computation·2026
Same author

Correlated Molecular Orbital Theory Predictions of Hydrogen-Containing Halomethane Thermochemistry: Heats of Formation, C-H Bond Dissociation Energies, and p<i>K</i><sub>a</sub> Values.

The journal of physical chemistry. A·2026
Same author

Synthesis of 3,5-Disubstituted-(1<i>H</i>-) and (2<i>H</i>-) Heteroaryl-1,2,4-triazoles via an Oxidative Annulation Strategy.

The Journal of organic chemistry·2026
Same author

Characterization of Bonding Motifs in Actinide Fluoride Compounds with the Actinide (Ac-U) in the Maximum Oxidation State Using Electronic Structure Theory.

Inorganic chemistry·2026
Same author

When Core Orbitals Act as Valence Orbitals: Linear and Bent Geometries of <i>MX</i><sub>2</sub> for <i>X</i> a Halogen and <i>M</i> an Alkaline Earth.

Journal of the American Chemical Society·2025

Video Experimental Relacionado

Updated: Feb 22, 2026

Demonstrating the Simplicity and In Situ Temperature Monitoring of the Mechanochemical Synthesis of Metal Chalcogenides Suitable for Thermoelectrics
04:09

Demonstrating the Simplicity and In Situ Temperature Monitoring of the Mechanochemical Synthesis of Metal Chalcogenides Suitable for Thermoelectrics

Published on: August 30, 2024

824

Aprendizaje automático para predicciones termoquímicas aceleradas de óxidos metálicos

Nickolas A Joyner1, Sarah Sprouse1, Haizley Herndon1

  • 1Department of Chemistry and Biochemistry, The University of Alabama, Shelby Hall, Tuscaloosa, Alabama 35487-0336, United States.

Journal of chemical theory and computation
|February 20, 2026
PubMed
Resumen

Los modelos de aprendizaje automático predicen con precisión las energías de los óxidos metálicos, lo que permite cálculos más rápidos de las energías de cohesión a granel. Este marco utiliza energías de agrupación normalizadas (NCE) para lograr una precisión a nivel de DFT a un costo computacional reducido.

Palabras clave:
aprendizaje automáticoóxidos metálicospredicción de energíadescubrimiento de materialesenergía de cohesióncálculo computacional

Más Videos Relacionados

Bulk and Thin Film Synthesis of Compositionally Variant Entropy-stabilized Oxides
09:41

Bulk and Thin Film Synthesis of Compositionally Variant Entropy-stabilized Oxides

Published on: May 29, 2018

10.1K
Identification and Quantification of Decomposition Mechanisms in Lithium-Ion Batteries; Input to Heat Flow Simulation for Modeling Thermal Runaway
11:25

Identification and Quantification of Decomposition Mechanisms in Lithium-Ion Batteries; Input to Heat Flow Simulation for Modeling Thermal Runaway

Published on: March 7, 2022

5.4K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Feb 22, 2026

Demonstrating the Simplicity and In Situ Temperature Monitoring of the Mechanochemical Synthesis of Metal Chalcogenides Suitable for Thermoelectrics
04:09

Demonstrating the Simplicity and In Situ Temperature Monitoring of the Mechanochemical Synthesis of Metal Chalcogenides Suitable for Thermoelectrics

Published on: August 30, 2024

824
Bulk and Thin Film Synthesis of Compositionally Variant Entropy-stabilized Oxides
09:41

Bulk and Thin Film Synthesis of Compositionally Variant Entropy-stabilized Oxides

Published on: May 29, 2018

10.1K
Identification and Quantification of Decomposition Mechanisms in Lithium-Ion Batteries; Input to Heat Flow Simulation for Modeling Thermal Runaway
11:25

Identification and Quantification of Decomposition Mechanisms in Lithium-Ion Batteries; Input to Heat Flow Simulation for Modeling Thermal Runaway

Published on: March 7, 2022

5.4K

Área de la Ciencia:

  • Ciencia de Materiales Computacional
  • Aprendizaje Automático en Química
  • Física del Estado Sólido

Sus antecedentes:

  • La predicción precisa de las propiedades de los materiales, como las energías de cohesión, es crucial para el descubrimiento de nuevos materiales.
  • Los cálculos tradicionales de estructura electrónica, como la Teoría Funcional de la Densidad (DFT), son computacionalmente costosos.
  • El aprendizaje automático (ML) ofrece una vía potencial para acelerar estas predicciones.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un marco de aprendizaje automático para predecir las energías de agrupación normalizadas (NCE) de los óxidos de metal(II).
  • Extrapolar las predicciones de NCE para determinar las energías cohesivas a granel.
  • Evaluar la precisión y eficiencia de diferentes modelos de ML en comparación con los cálculos de DFT.

Principales métodos:

  • Se compiló un conjunto de datos de estructuras de M(II)O optimizadas por DFT (metales alcalinotérreos y de transición 3d).
  • Las estructuras se codificaron utilizando descriptores de Posición Atómica de Superposición Suave (SOAP).
  • Se entrenaron y evaluaron modelos de regresión de cresta de kernel (KRR), redes neuronales artificiales (ANN) y modelos basados en árboles.

Principales resultados:

  • El KRR logró el menor error de predicción para NCE (MAE = 0.619 kcal/mol, R² = 0.994), seguido por ANN.
  • Las energías de cohesión a granel predichas para varios óxidos estuvieron dentro de ~1.5 kcal/mol de los valores de DFT.
  • La incorporación de diversas estructuras mejoró la transferibilidad del modelo, demostrando el potencial del ML para la predicción precisa de la termoquímica.

Conclusiones:

  • Los modelos de aprendizaje automático entrenados con datos de clústeres modestos pueden predecir con precisión la NCE y la termoquímica a granel.
  • Este enfoque de ML reduce significativamente el costo computacional en comparación con los cálculos de DFT tradicionales.
  • El estudio destaca la efectividad de codificar estructuras electrónicas complejas para la predicción de propiedades de materiales impulsada por ML.