Aplicación de la inteligencia artificial en la enseñanza de la química en educación superior y secundaria: una programación para medir el nivel de energía molecular

Resumen

El objetivo de este estudio fue desarrollar algoritmos basados en inteligencia artificial (IA) para calcular la energía molecular, proponiendo la hipótesis alternativa de que la aplicación de IA resultaría en una mayor precisión y eficiencia en comparación con métodos tradicionales. La metodología incluyó la recopilación y preparación de datos moleculares, la elección de un algoritmo de aprendizaje automático (máquinas de vectores de soporte), la división y validación del conjunto de datos, el entrenamiento y ajuste de hiperparámetros, así como la prueba y evaluación del modelo. La validación externa del modelo, crucial para su aplicabilidad, mostró un impresionante F1-score de 0.97, indicando un rendimiento robusto y confiable en predicción y clasificación. Los resultados revelaron que la energía calculada para la molécula de agua indicaba una alta estabilidad en su configuración optimizada. El peso molecular de la molécula de agua, 18.015 g/mol, fue identificado como un indicador clave de la masa molecular, crucial en el análisis y diseño de compuestos químicos. Además, el valor de LogP (-0.8247) sugirió una alta solubilidad de la molécula de agua en agua, respaldando la capacidad del modelo para proporcionar información relevante sobre propiedades moleculares. En resumen, este enfoque de IA demostró ser altamente eficaz, ofreciendo una herramienta precisa y eficiente para el cálculo de energía molecular y propiedades asociadas.