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dc.creatorBokhimi, Xim
dc.creatorGarcía Peña, Nidia
dc.creatorGómez Peralta, Juan Iván
dc.creatorQuintana Owen, Patricia
dc.creatorRodríguez Gattorno, Geonel
dc.date.accessioned2025-10-21T01:01:48Z
dc.date.available2025-10-21T01:01:48Z
dc.date.issued2022-11-21
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3757
dc.descriptionArtículo académico que muestra, por primera vez, la viabilidad de evaluar la brecha de banda de estructuras metalorgánicas (MOF) y materiales orgánicos e inorgánicos a partir de su patrón de difracción de polvo de rayos X. Las brechas de banda se evaluaron con redes neuronales convolucionales (CNN). Estas CNN se desarrollaron utilizando patrones de difracción de polvo de rayos X simulados y las brechas de banda calculadas mediante la teoría del funcional de la densidad. Los patrones de difracción se simularon con diferentes tamaños de cristal, desde 10 nm hasta el tamaño macrocristalino.
dc.publisherJournal of Applied Crystallography
dc.subjectRedes neuronales
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías
dc.titleBand-gap assessment from X-ray powder diffraction using artificial intelligence.
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Física
dc.subject.keywordsDifracción de rayos X en polvo││ Inteligencia artificial││Estimación de banda prohibida││Estructuras metalorgánicas││Materiales orgánicos
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.1107/S1600576722009797
dc.identifier.bibliographiccitationGómez-Peralta, J. I., Bokhimi, X., García-Peña, N. G., Quintana-Owen, P., & Rodríguez-Gattorno, G. (2022). Band-gap assessment from X-ray powder diffraction using artificial intelligence. Journal of Applied Crystallography, 55(Pt 6), 1538–1548. https://doi.org/10.1107/S1600576722009797
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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