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Artículo

Biomimetic Molecular Design Tools that Learn, Evolve, and Adapt

Herramientas biomiméticas de diseño molecular que aprenden, evolucionan y se adaptan

Autor: Winckler, David A..
Categoria: Ciencias aplicadas e interdisciplinarias | Subcategoría: Ciencia de materiales y afines.
Año de publicación: 2017.
Editor:

Beilstein Institut

.

Tipo de documento: Artículo | Formato: pdf. | Idioma: Inglés. | Tamaño: 13047 Kb.

Resumen:

Han tenido lugar investigaciones recientes para entender cómo operan las máquinas moleculares y, así, copiar sus principios y aprender cómo emplear la evolución biomimética y métodos de aprendizaje para resolver problemas complejos. La automatización, la robótica, la inteligencia artificial y los algoritmos evolutivos convergen de esta forma para generar lo que podría llamarse de modo amplio la evolución adaptativa basada en silicio de materiales. En este artículo se describen nuevos desarrollos en métodos de diseño molecular computacional en términos de aprendizaje, evolución y adaptación biomimética, así como sus impactos potenciales en química, ingeniería y medicina.

Materias: Biomimética

Subjects: Biomimetics

Palabras clave: biomimética, biomímesis, naturaleza, diseño molecular, síntesis química automatizada, aprendizaje profundo, algoritmos evolutivos, evolución en silicio, aprendizaje de máquinas, diseño de materiales, desarrollo de materiales, redes neuronales

Keywords: biomimetics, biomimicry, nature, molecular design, automated chemical synthesis, deep learning, evolutionary algorithms, in silico evolution, machine learning, materials design, materials development, neural networks

DC.Title.spa
 Herramientas biomiméticas de diseño molecular que aprenden, evolucionan y se adaptan
DC.Title.eng
 Biomimetic Molecular Design Tools that Learn, Evolve, and Adapt
DC.Creator
 Winckler, David A.
DC.Subject.snpi.spa
 Biomimética
DC.Subject.snpi.eng
 Biomimetics
DC.Subject.spa
 biomimética, biomímesis, naturaleza, diseño molecular, síntesis química automatizada, aprendizaje profundo, algoritmos evolutivos, evolución en silicio, aprendizaje de máquinas, diseño de materiales, desarrollo de materiales, redes neuronales
DC.Subject.eng
 biomimetics, biomimicry, nature, molecular design, automated chemical synthesis, deep learning, evolutionary algorithms, in silico evolution, machine learning, materials design, materials development, neural networks
DC.Description.spa

Han tenido lugar investigaciones recientes para entender cómo operan las máquinas moleculares y, así, copiar sus principios y aprender cómo emplear la evolución biomimética y métodos de aprendizaje para resolver problemas complejos. La automatización, la robótica, la inteligencia artificial y los algoritmos evolutivos convergen de esta forma para generar lo que podría llamarse de modo amplio la evolución adaptativa basada en silicio de materiales. En este artículo se describen nuevos desarrollos en métodos de diseño molecular computacional en términos de aprendizaje, evolución y adaptación biomimética, así como sus impactos potenciales en química, ingeniería y medicina.

DC.Source
 ...w.beilstein-journals.org/bjoc/content/pdf/1860-5397-13-125.pdf
DC.Identifier.virtualpro
 http://www.revistavirtualpro.com/biblioteca/herramientas-biomimeticas-de-diseno-molecular-que-aprenden-evolucionan-y-se-adaptan
DC.Identifier.issn-isbn
 ISSN:1860-5397
DC.Identifier.citacion
 Revista Virtual Pro, Septiembre 2017, Biomimética
DC.Language
 Inglés
DC.Relation
 Biomimética, ciencias de la computación y relacionados
DC.Publisher

Beilstein Institut

DC.Contributor
 
DC.Rights
 
DC.Date
 2017
DC.Type
 Artículo
DC.Format
 pdf
DC.Identifier.file
20170901-023.pdf

Descarga: Biomimetic Molecular Design Tools that Learn, Evolve, and Adapt.
Tipo de documento: Artículo | Formato: pdf. | Idioma: Inglés. | Tamaño: 13047 Kb.
Categoria: Ciencias aplicadas e interdisciplinarias | Subcategoría: Ciencia de materiales y afines.
Fecha de publicación Virtual Pro: 2017-09-01.
Publicado en Virtual Pro: Septiembre 2017 :: Biomimética.


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