Em estudo publicado na edição de outubro do Brazilian Journal of Physics, João Pedro Braga e Felipe Silva Carvalho, do Departamento de Química do Instituto de Ciências Exatas da Universidade Federal de Minas Gerais (ICEx-UFMG), apresentam um método computacional baseado em redes neurais de Hopfield para construir modelos para a dinâmica das moléculas de um líquido homogêneo e monoatômico.
A partir de dados de experiências, tais como o espalhamento de nêutrons por argônio líquido resfriado a uma temperatura de 35 Kelvin, a aplicação do método baseado em redes neurais permite obter funções matemáticas, soluções das equações de Ornstein-Zernike, que modelam propriedades da mecânica estatística das moléculas do líquido.
O trabalho foi realizado com apoio financeiro do CNPq.
Artigo Científico
Indirect Solution of Ornstein-Zernike Equation Using the Hopfield Neural Network Method
Carvalho, F.S., Braga, J.P
Braz J Phys 50, 489–494 (2020)