Na disciplina QMC967 \u2013 Semin\u00e1rios II, ser\u00e3o apresentados os semin\u00e1rios das 15:30 \u00e0s 19:30 na segunda-feira, dia 18 de janeiro de 2021:<\/p>\n
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Discente: Priscila Santos Vieira de Lima<\/p>\n
T\u00edtulo: Rea\u00e7\u00f5es descarboxilativas de \u00e1cidos alquin\u00f3icos<\/p>\n
Resumo<\/p>\n
Uma ampla gama de metodologias para rea\u00e7\u00f5es de acoplamento descarboxilativo t\u00eam sido desenvolvidas nos \u00faltimos anos. Essas rea\u00e7\u00f5es s\u00e3o empregadas para a forma\u00e7\u00e3o de liga\u00e7\u00f5es Csp2-Csp, entre alcinos e haletos de arila e podem apresentar redu\u00e7\u00e3o no custo do processo de tratamento de res\u00edduos, quando comparadas aos m\u00e9todos de acoplamento tradicionais, tornando-as de significativo interesse quando se refere a rotas sint\u00e9ticas mais limpas e eficientes. Como fonte de alquino destaca-se a utiliza\u00e7\u00e3o de derivados de \u00e1cidos alquin\u00f3icos, que s\u00e3o amplamente vers\u00e1teis, uma vez que, possibilitam a obten\u00e7\u00e3o de diversos produtos por acoplamento direto (diarilalquinos), produtos c\u00edclicos (indolinas) por meio de rea\u00e7\u00f5es sequenciais, rea\u00e7\u00f5es de homoacoplamento (diinos), rea\u00e7\u00f5es multicomponentes (ind\u00f3is) e adi\u00e7\u00e3o descarboxilativa (vinil sulfonas). Os \u00e1cidos alquin\u00f3icos t\u00eam se mostrado nos \u00faltimos anos como um bloco construtor vi\u00e1vel para a prepara\u00e7\u00e3o dos mais diferentes esqueletos carb\u00f4nicos, sendo que t\u00eam a vantagem de serem percursores facilmente preparados, e que servem como materiais de partida adequados para a obten\u00e7\u00e3o de produtos com maior complexidade estrutural, com padr\u00f5es de substitui\u00e7\u00e3o \u00fanicos e de grande relev\u00e2ncia sint\u00e9tica.<\/p>\n
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Discente: Yasmin Vieira\u00a0<\/p>\n
T\u00edtulo: Aprendizagem autom\u00e1tica: uso de redes neurais artificiais na predi\u00e7\u00e3o de energias de solvata\u00e7\u00e3o, envolvendo a combina\u00e7\u00e3o de dados experimentais e computacionais\u00a0<\/p>\n
Resumo<\/p>\n
Nos \u00faltimos anos, como uma alternativa para solucionar as dificuldades envolvidas na necessidade de experimentos qu\u00edmicos longos e caros, o uso de sistemas de predi\u00e7\u00e3o como a aprendizagem autom\u00e1tica (ML, do ingl\u00eas machine learning), um ramo da intelig\u00eancia artificial, tem se mostrado uma ferramenta incrivelmente \u00fatil. Em ML, o tipo de racioc\u00ednio utilizado \u00e9 o indutivo, isto \u00e9, aquele capaz de extrair regras e padr\u00f5es de grandes conjuntos de dados alimentados a um sistema. Este semin\u00e1rio baseia-se na obra de Yang e colaboradores (2020), que mostrou ser poss\u00edvel utilizar redes neurais artificiais (ANN, do ingl\u00eas artificial neural networks) para predi\u00e7\u00e3o de energias de solvata\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es eletrol\u00edticas. Ser\u00e1 abordada a rela\u00e7\u00e3o entre ML e Qu\u00edmica, mais precisamente de forma a apresentar a estima\u00e7\u00e3o de par\u00e2metros termodin\u00e2micos, mostrando como ambas as \u00e1reas se relacionam. Al\u00e9m da obra base, ser\u00e1 apresentada uma aplica\u00e7\u00e3o mostrando a combina\u00e7\u00e3o de um modelo ANN com um m\u00e9todo de rela\u00e7\u00e3o estrutura-atividade quantitativa, objetivando superar os problemas de estima\u00e7\u00f5es de valores em solu\u00e7\u00f5es n\u00e3o-aquosas.<\/p>\n
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Os semin\u00e1rios est\u00e3o abertos ao p\u00fablico, por videoconfer\u00eancia no Google Meet. Interessados podem entrar em contato com o Prof. Sailer (sailer.santos@ufsm.br) com anteced\u00eancia, e fazer acesso via e-mail institucional (com final @acad.ufsm.br).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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