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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/74305

    Título
    Estudio de las especies químicas presentes en el medio interestelar mediante inteligencia artificial
    Autor
    González Alonso, Verónica
    Director o Tutor
    Calabrese, Camilla
    Bermudez Arias, María CelinaAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Facultad de CienciasAutoridad UVA
    Año del Documento
    2024
    Titulación
    Grado en Química
    Abstract
    El estudio del medio interestelar y la detección de moléculas en las nubes moleculares es una parte muy importante en la astroquímica para conocer y entender el espacio y comprender el origen de la vida. En este trabajo nos vamos a centrar en el estudio de la nube molecular de Tauro 1 (TMC 1) y para poder explicar la química de las nubes moleculares se va a crear un modelo de aprendizaje automático. Para poder llevar a cabo este primer modelo, se han recopilado datos de moléculas con presencia y tentativa de presencia en dicha nube para la creación de bases de datos con los parámetros astroquímicos de interés de dichas moléculas. Con estas bases de datos se van a intentar predecir qué moléculas son potencialmente presentes en TMC-1 y cuales no lo son.
     
    The study of the interstellar médium and the detection of molecules in molecular clouds is a very important part of astrochemistry to know and undertand space and the origin of life. In this work, we are going to focus on the study of the Taurus 1 molecular cloud (TMC-1) and in the order to explain the chemistry of molecular cloud we are going to create a machine leaning model. In order to carry out this preliminar model, data of molecules with presence and tentative presence in this cloud have been collected for the creation of databases with the astrochemical parameters of interest of these molecules. These databases Will be used to try to predict which molecules are potentially present inTMC-1 and which are not.
    Palabras Clave
    Astroquímica
    Machine learning
    Espectroscopia
    Departamento
    Departamento de Química Física y Química Inorgánica
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/74305
    Derechos
    openAccess
    Collections
    • Trabajos Fin de Grado UVa [31259]
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    Nombre:
    TFG-G7356.pdf
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