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Nesse projeto mostramos a aplicabilidade de Diversas arquiteturas de Redes Neurais para área de espectroscopia, onde usamos ondas, como Raio-x e Infravermelho para analisar de diversas formas a estrutura de diversos tipos e famílias de moléculas.
Mostrar a aplicabilidade de Redes Neurais a problemas quimicos, aprendendo atravez de grandes bases de dados.
Nesse projeto mostramos a aplicabilidade de Diversas arquiteturas de Redes Neurais para área de espectroscopia, onde usamos ondas, como Raio-x e Infravermelho para analisar de diversas formas a estrutura de diversos tipos e famílias de moléculas.
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Usamos a biblioteca PyTorch para criar e treinar a nossa RN. Acelerando o processo de treinamento e criando uma rede neural usando uma GPU. PyTorch e uma biblioteca de Python, que nos permite criar modelos de deep learning de forma simples e manipular tensores (matrizes multidimensionais) de forma extremamente eficiente.
Este projeto pode ser expandido para a predição de outros tipos de dados quimicos, como por exemplo, a predição da energia de uma molecula, ou a predição da sua reatividade, entre outros.
Entre em contato comigo pelo Telegram @Ian_dhcb
Prescisamos achar mais problemas interessantes para resolver, assim como uma vez resolvido, tranformar a solucao em um produto facilemnte utilizavel e escalavel.
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