Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas al Modelado Termodinámico

Los problemas de optimizacion global involucrados en el calculo y modelado termodinamico son complejos. La minimizacion global de TPDF (funcion de distancia al plano tangente) y G (funcion de Gibbs) son tareas que requieren metodos numericos robustos, ya que presentan atributos desfavorables (discontinuidad, no diferenciabilidad y multivariabilidad). Tambien los problemas de estimacion de parametros son dificiles de resolver, incluso para modelos termodinamicos simples. La naturaleza desafiante de los problemas de optimizacion global para calculos y modelado termodinamico, destaco la necesidad de nuevas tecnicas numericas confiables. En diversos campos, las metaheuristicas demostraron ser tan efectivas como los metodos deterministicos, incluso en calculos termodinamicos. Los resultados de estos estudios indicaron que dichos metodos estocasticos aun presentan limitaciones para resolver problemas de optimizacion global complejos. En esta linea de investigacion, el Grupo de Investigacion y Desarrollo en Informatica Aplicada (GIDIA) pretende analizar la factibilidad de la aplicacion de tecnicas de la inteligencia artificial en el desarrollo de algoritmos de optimizacion global para el calculo termodinamico. Palabras clave: Metaheuristicas, Metaheuristicas Paralelas, Aprendizaje Automatizado, Machine Learning, Modelado Termodinamico