Machine Learning Applied to the Sensitivity of Explosives
Detalhes
- Tipo de apresentação: Apresentação de Pôster / Poster Communications
- Eixo temático: Química Computacional
- Palavras chaves: Explosives; Machine Learning;
- 1 Instituto Militar de Engenharia
Machine Learning Applied to the Sensitivity of Explosives
Rômulo Dias da Rocha
Instituto Militar de Engenharia
Resumo
Reduced time and risk by experimenting with explosives
Sensitivity values of nitroaromatic explosives were determined using Machine
Learning algorithms
The sensitivity values were predicted with a mean square error (RMSE) of 28.9 cm and 29.6 cm for the Random Forest and Extra Trees algorithms, respectively.
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Itamar Borges
Obrigado Guilherme ! Seu comentário é totalmente pertinente assim com a descrição do processo mecânico envolvido - um provável passo além. O que fizemos aqui foi nos fixar apenas em propriedades moleculares oriundas da partição de densidade molecular de carga descritas por multipolos elétricos centrados nos átomos. Obrigado pela sugestão, um grande abraço