Seminario: "El Aprendizaje de Máquina en la predicción de las propiedades y el diseño de nuevos materiales: la importancia de la tríada de física, química y computación"
Presenta: Dr. Roberto Bernal Jaquez
Fecha: 04 de octubre 2021, 15:00 hrs.
Transmisión: Vía YouTube
El desarrollo de nuevos materiales y la predicción de sus propiedades fue, hasta hace pocos años, un proceso de prueba y error complicado, donde quedo claramente establecido que la fórmula estequiométrica molecular no es el único factor que determina las propiedades de una molécula, sino que, la estructura molecular juega también, un rol muy importante.
En los últimos años, se cuenta con bases de datos gigantescas, como la denominada GDB-17 que contiene los datos de más de mil millones de moléculas, que junto con los modelos basados en el Aprendizaje Automático nos permiten analizar la relación estructura-propiedad de millones de moléculas y de esta forma predecir las propiedades de una cantidad enorme de materiales.
En este seminario presentaremos, de manera breve, algunos de los principales conceptos y modelos de Aprendizaje Automático que se aplican en la predicción de las propiedades fisicoquímicas de moléculas y en el diseño de nuevos materiales tomando como ejemplo las investigaciones que hemos realizado en la UAM Cuajimalpa donde, usando las bases de datos existentes, como la denominada QM9 que contiene los datos de aproximadamente 133 mil moléculas (que a su vez es un subconjunto de la base GDB-17) se han logrado predecir propiedades de diversos materiales usando redes neuronales, técnicas heurísticas y de gradiente que arrojan resultados que se comparan por su precisión con los que arrojan otros métodos.
Dr. Roberto Bernal Jaquez
El Dr. Roberto Bernal Jaquez es Físico por la Universidad Nacional Autónoma de México y recibió el Doctorado en Ciencias (Física) en la Universidad Autónoma del Estado de Morelos realizando su tesis doctoral en el Instituto de Ciencias Nucleares de la UNAM bajo la dirección del Dr. Renato Lemus. El Dr. Bernal colaboró como investigador posdoctoral en el grupo de Química Teórica de la Universidad de Turín bajo la dirección del Dr. Roberto Dovesi durante más de un año. El Doctor Bernal Jaquez ha estado involucrado con el desarrollo de software desde que era estudiante de licenciatura y participó en varios proyectos de desarrollo a nivel industrial así como de software científico. Hizo también estudios de Maestría en Ciencias de la computación en la Fundación Arturo Rosenblueth.
El doctor Bernal ha impartido docencia en la Universidad Autónoma del Estado de Morelos, la Facultad de Ingeniería de la UNAM donde tuvo cátedra de Electromagnetismo y fue profesor en lo que fueron -ahora son divisiones- las Facultades de Química e Ingeniería Civil de la Universidades de Guanajuato. Actualmente se desempeña como profesor en la Universidad Autónoma Metropolitana unidad Cuajimalpa donde fue Jefe del Departamento de Matemáticas Aplicadas y Sistemas en el periódo 2011-2015. Actualmente, es profesor Titular C por tiempo indefinido. Hasta la fecha a dirigido tesis de Doctorado, Maestría y 12 proyectos terminales. Actualmente se encuentra dirigiendo Tesis de maestría, Doctorado y varios proyectos terminales de las Licenciaturas de Computación así como de Matemáticas Aplicadas. En la UAM ha impartido más de 120 cursos desde 2009 y ha participado en la adecuación de los planes de estudio de la Licenciatura en Computación.
La investigación del Dr. Bernal se ha centrado en diversas áreas de la Física-matemática, la Físicoquímica Teórica, las Matemáticas Aplicadas y la Computación donde últimamente ha emprendido el estudio de propiedades moleculares usando Aprendizaje de máquina. Actualmente tiene publicados 25 trabajo en revistas indizadas internacionales y 2 capítulos de libros.
El Dr. Bernal pertenece al Sistema Nacional de Investigadores nivel 1 desde 2010 y ha sido distinguido como profesor con perfil deseable desde 2011 hasta la fecha.