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dc.contributor.advisorSantamaría Ortiz, Ruben (asesor)
dc.creatorBonilla Galicia, Yardiel
dc.date.accessioned2025-10-21T01:02:01Z
dc.date.available2025-10-21T01:02:01Z
dc.date.issued2024-09-11
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3797
dc.descriptionTesis de licenciatura que aborda el alto costo computacional de calcular las fuerzas interatómicas (Fuerzas de Coulomb y Fuerzas de Lennard-Jones) en simulaciones de Dinámica Molecular a gran escala, particularmente en sistemas de moléculas de agua. El objetivo es desarrollar una Red Neuronal Artificial (RNA) para predecir estas fuerzas, reduciendo drásticamente el tiempo de cómputo.
dc.subjectRedes neuronales
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías
dc.titleInteligencia artificial en la predicción de fuerzas interatómicas
dc.typeTesis
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Física
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial
dc.subject.keywordsRedes Neuronales Artificiales
dc.subject.keywordsFuerzas Interatómicas
dc.subject.keywordsFuerzas de Coulomb
dc.subject.keywordsFuerzas de Lennard-Jones
dc.identifier.urlhttps://tesiunamdocumentos.dgb.unam.mx/ptd2024/jul_sep/0861455/Index.html
dc.identifier.bibliographiccitationBonilla Galicia, Y. (2024). Inteligencia artificial en la predicción de fuerzas interatómicas. [Tesis de licenciatura]. Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Ingeniería. Tesis digitales UNAM. https://tesiunamdocumentos.dgb.unam.mx/ptd2024/octubre/0861455
dc.degree.grantorUniversidad Nacional Autónoma de México
dc.degree.departmentFacultad de Ingeniería
dc.degree.nameIngeniero en computación
dc.degree.levelIngeniero
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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