GIUV2024-599
El grup de Química Neuromòrfica Computacional desenvolupa investigació teòrica i computacional orientada a l'estudi, la caracterització i la predicció del comportament de sistemes químics complexos, amb especial atenció als relacionats amb processos neuroquímics, materials funcionals i sistemes d'interés per a la computació neuromòrfica.
L'activitat investigadora combina metodologies de química quàntica, modelització molecular, dinàmica molecular i aproximacions multiescala per establir relacions entre l'estructura, la dinàmica i les propietats dels sistemes químics a diferents nivells de descripció. Aquests enfocaments s'apliquen a l'estudi de molècules, materials i sistemes complexos, incloent-hi sistemes moleculars d'interés neuroquímic i materials amb propietats funcionals i memristives.
El grup desenvolupa també metodologies computacionals per a la simulació, el tractament i la interpretació d'informació espectroscòpica, amb especial interés en la ressonància magnètica nuclear (RMN) i en la relació entre els espectres obtinguts a diferents intensitats de camp magnètic. En aquest context, es desenvolupen models per a la generació i transformació d'informació espectroscòpica...El grup de Química Neuromòrfica Computacional desenvolupa investigació teòrica i computacional orientada a l'estudi, la caracterització i la predicció del comportament de sistemes químics complexos, amb especial atenció als relacionats amb processos neuroquímics, materials funcionals i sistemes d'interés per a la computació neuromòrfica.
L'activitat investigadora combina metodologies de química quàntica, modelització molecular, dinàmica molecular i aproximacions multiescala per establir relacions entre l'estructura, la dinàmica i les propietats dels sistemes químics a diferents nivells de descripció. Aquests enfocaments s'apliquen a l'estudi de molècules, materials i sistemes complexos, incloent-hi sistemes moleculars d'interés neuroquímic i materials amb propietats funcionals i memristives.
El grup desenvolupa també metodologies computacionals per a la simulació, el tractament i la interpretació d'informació espectroscòpica, amb especial interés en la ressonància magnètica nuclear (RMN) i en la relació entre els espectres obtinguts a diferents intensitats de camp magnètic. En aquest context, es desenvolupen models per a la generació i transformació d'informació espectroscòpica i per a l'extracció d'informació química a partir de dades complexes.
De manera transversal, s'empren tècniques d'aprenentatge automàtic i models basats en intel·ligència artificial per a la predicció de propietats químiques, la generació i transformació de dades espectroscòpiques, el reconeixement de patrons i la integració d'informació procedent de diferents escales i fonts. La combinació de modelització molecular, simulació multiescala, espectroscòpia computacional i aprenentatge automàtic permet abordar problemes de química, neuroquímica i ciència de materials des d'una perspectiva predictiva i interdisciplinària.
[Llegir més][Ocultar]
[Llegir més][Ocultar]
- Desenvolupar metodologies teòriques i computacionals per a l'estudi de l'estructura, la dinàmica i les propietats de sistemes químics complexos, integrant diferents nivells de descripció molecular i electrònica.
- Desenvolupar i aplicar metodologies de modelització multiescala que permeten relacionar les propietats moleculars i microscòpiques amb el comportament emergent de sistemes químics i materials complexos.
- Investigar mitjançant mètodes teòrics i computacionals materials funcionals i sistemes moleculars amb propietats neuromòrfiques o memristives, identificant els mecanismes químics i físics que determinen el seu comportament i establint criteris per al seu disseny racional.
- Desenvolupar metodologies per a la simulació, generació, tractament i interpretació d'informació espectroscòpica, especialment d'espectres de ressonància magnètica nuclear (RMN), i establir relacions entre les característiques moleculars dels sistemes i la seua resposta espectroscòpica.
- Desenvolupar eines computacionals que permeten integrar informació procedent de diferents escales, metodologies i fonts experimentals, contribuint al disseny i la caracterització predictiva de nous sistemes químics i materials funcionals.
- Estudiar mitjançant mètodes computacionals sistemes moleculars d'interés en neuroquímica, amb especial atenció a les relacions entre estructura molecular, dinàmica, interaccions i propietats rellevants per als processos neuroquímics.
- Desenvolupar models computacionals i tècniques d'aprenentatge automàtic per a la predicció de propietats químiques, la generació i transformació de dades espectroscòpiques i l'extracció d'informació rellevant a partir de conjunts de dades químiques complexes.
- Integrar simulacions computacionals, informació espectroscòpica i tècniques d'aprenentatge automàtic per desenvolupar estratègies predictives aplicables a la caracterització de sistemes químics i neuroquímics.
- Modelització teòrica i computacional de sistemes químics d'interés neuroquímic.Desenvolupament i aplicació de mètodes teòrics i computacionals per a l'estudi de molècules, interaccions i sistemes químics relacionats amb processos neuroquímics. S'abordarà la caracterització d'estructures, propietats electròniques, interaccions moleculars, mecanismes de reacció i processos dinàmics mitjançant mètodes de química quàntica, dinàmica molecular i altres aproximacions de modelització computacional. La investigació estarà orientada a la comprensió a escala molecular de sistemes químics implicats en processos d'interés neuroquímic i biològic.
- Modelització multiescala de sistemes químics complexos.Desenvolupament i aplicació d'estratègies de modelització multiescala per a l'estudi de sistemes químics complexos, integrant diferents nivells de descripció espacial, temporal i energètica. Es combinaran mètodes de química quàntica, dinàmica molecular, mecànica quàntica/mecànica molecular i altres aproximacions computacionals per a establir connexions entre l'estructura i la dinàmica molecular i les propietats emergents de sistemes de major complexitat, amb especial interés en sistemes químics i biològics relacionats amb la neuroquímica.
- Simulació i anàlisi computacional de RMN i altres tècniques espectroscòpiques.Desenvolupament i aplicació de mètodes computacionals per a la simulació, predicció, interpretació i anàlisi d'informació espectroscòpica, amb especial atenció a la ressonància magnètica nuclear (RMN). S'estudiarà la relació entre l'estructura i composició molecular i la resposta espectroscòpica, incloent-hi la simulació d'espectres en diferents condicions experimentals i el desenvolupament d'estratègies per a millorar l'extracció d'informació química a partir de dades espectroscòpiques.
- Aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial aplicats a la química.Desenvolupament i aplicació de mètodes d'aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial per a l'estudi i predicció de propietats químiques, l'anàlisi de dades experimentals i simulades i la generació de representacions químiques. Es desenvoluparan models capaços d'identificar relacions complexes entre estructures moleculars, propietats químiques i dades espectroscòpiques, així com estratègies d'aprenentatge orientades a integrar informació procedent de diferents fonts i nivells de descripció.
- Sistemes químics i materials per a computació i processament d'informació de tipus neuromòrfic.Estudi teòric i computacional de sistemes químics, moleculars i materials amb propietats rellevants per al processament, emmagatzematge i transmissió d'informació de tipus neuromòrfic. S'investigaran mecanismes de resposta, adaptació i transformació d'informació en sistemes químics i materials, així com les relacions entre estructura, dinàmica i comportament funcional. Aquesta línia contempla el desenvolupament de models computacionals per a comprendre i dissenyar sistemes químics amb propietats inspirades en processos de processament d'informació biològics
| Nom | Caràcter de la participació | Entitat | Descripció |
|---|---|---|---|
| SALVADOR JOSE CARDONA SERRA | Director-a | Universitat de València | Ajudant Doctora/Doctor |
- Actividades de investigación.
- Química Física
- DINÀMICA MOLECULAR
- ESPECTROSCÒPIA
- APRENENTATGE AUTOMÀTIC
- INTEL.LIGÈNCIA ARTIFICIAL
- XARXES NEURONALS ARTIFICIALS
- ANÀLISI DE DADES
- MODELAT MULTIESCALA
- TEORIA QUÍMICA MOLECULAR
- METABOLÒMICA
- APRENENTATGE PROFUND
- MODELS PREDICTIUS
- RMN
- ANÀLISI COMPUTACIONAL DE DADES
- MECANISMES DE REACCIÓ
- QUÍMICA QUÀNTICA
- SISTEMES COMPLEXOS
- MODELITZACIÓ MOLECULAR
- NEUROQUÍMICA
- INTERACCIONS MOLECULARS
- SISTEMES QUÍMICS COMPLEXOS
- MECÀNICA QUÀNTICA
- MECÀNICA MOLECULAR
- BIOFÍSICA MOLECULAR
- SIMULACIÓ COMPUTACIONAL
- SIMULACIÓ ESPECTRAL
- RMN DE BAIX CAMP
- RMN D'ALT CAMP
- QUIMIOINFORMÀTICA
- COMPUTACIÓ NEUROMÓRFICA
- PROCESSAMENT D'INFORMACIÓ
- AUTO ORGANITZACIÓ
- RESPOSTA ADAPTATIVA
- MATERIALS FUNCIONALS
