Presentamos un marco novedoso para la predicción de la cristalinidad del polietileno y la optimización de propiedades mediante simulaciones escalables de dinámica molecular. El enfoque se centra en Linear Low-Density Polyethylene con comonómeros de 1-buteno y combina una canalización jerárquica de simulaciones MD con ajuste automático de parámetros y aprendizaje automático para ofrecer predicciones de estructura cristalina y comportamiento mecánico con alta precisión y eficiencia computacional.

La metodología integra cuatro módulos principales. Primero, generación de configuraciones iniciales mediante simulaciones Monte Carlo en el ensamble NVT para modelar distribuciones de comonómeros siguiendo modelos estadísticos como la distribución de Schulz-Flory, y definición de cajas de simulación con condiciones de frontera periódicas según la longitud de cadena y densidad de comonómeros. Segundo, simulaciones MD usando LAMMPS con el campo de fuerza All-Atom TraPPE-UA en ensambles NPT para reproducir condiciones habituales de procesamiento; la identificación de dominios cristalinos se realiza a partir de funciones de distribución radial y un índice de cristalinidad que compara el área asociada al orden cristalino con el área total de la RDF.

Tercero, ajuste automático de parámetros mediante optimización bayesiana sobre parámetros críticos del campo de fuerza, como términos de Lennard-Jones y rigidez de enlaces; la optimización busca minimizar el error cuadrático medio entre la cristalinidad simulada y la experimental usando un modelo sustituto de proceso gaussiano. Cuarto, análisis estadístico y predicción con modelos de aprendizaje automático, en particular regresión Random Forest entrenada con datos de simulación y mediciones experimentales de cristalinidad para predecir CI de nuevas formulaciones en función de peso molecular, contenido de comonómero y condiciones de proceso.

En la validación experimental se compararon los resultados con datos de calorimetría diferencial de barrido para muestras de LLDPE con 1-buteno entre 0 y 8 por ciento en peso. La optimización bayesiana permitió reducir el tiempo de simulación en torno a un veinte por ciento para una precisión equivalente al campo de fuerza estándar, mientras que el modelo Random Forest alcanzó un coeficiente de determinación R^2 de 0.95 y un error absoluto medio aproximado de 2.5 por ciento entre valores predichos y experimentales.

La arquitectura es modular y escalable: LAMMPS se ejecuta con un esquema híbrido MPI/OpenMP y soporte para aceleradores GPU para maximizar la eficiencia en entornos multicore. La canalización se implementa como microservicios, lo que facilita la integración de nuevos módulos y la expansión a formulaciones más complejas o condiciones ambientales variables. Aprovechando plataformas en la nube estimamos un factor de escalado de hasta 10 veces, lo que hace viable el cribado virtual de cientos o miles de formulaciones antes de pasar a la síntesis y pruebas físicas.

Desde la óptica de producto y negocio, este enfoque permite mejoras sustanciales en desempeño de hasta 15-20 por ciento en propiedades finales del polietileno, optimización de costes y reducción de tiempos de desarrollo, con un potencial de mercado relevante. La combinación de MD jerárquico, ajuste automatizado de campos de fuerza y modelos predictivos ofrece un flujo de trabajo reproducible y listo para desplegarse en entornos industriales.

Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, aporta experiencia en la implementación de soluciones a medida para proyectos científicos e industriales que requieren integración de simulación, análisis de datos y despliegue en la nube. Nuestro equipo de especialistas en inteligencia artificial y servicios cloud diseña arquitecturas escalables y seguras para ejecutar pipelines como el descrito, incluyendo despliegues optimizados en plataformas AWS y Azure mediante prácticas de rendimiento y ahorro de costes. Más información sobre nuestras capacidades en nube está disponible en servicios cloud aws y azure.

Además, Q2BSTUDIO ofrece servicios de inteligencia artificial y soluciones IA para empresas que permiten transformar resultados de simulaciones en agentes IA y dashboards interactivos para toma de decisiones. Implementamos modelos predictivos, agentes inteligentes y herramientas de visualización integrables con Power BI para que los equipos técnicos y de negocio exploten los datos de manera eficiente. Descubre nuestras soluciones de inteligencia artificial en inteligencia artificial.

La propuesta incluye también buenas prácticas de ciberseguridad y pruebas de pentesting para proteger datos sensibles de simulaciones y modelos, servicios de automatización de procesos para integrar pipelines de simulación con sistemas PLM y ERP, y servicios de inteligencia de negocio para explotar resultados experimentales y de simulación. Nuestro enfoque de software a medida asegura que cada solución se adapte a requisitos de rendimiento, escalabilidad y cumplimiento.

Palabras clave: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.

Si desea evaluar la aplicabilidad de esta plataforma a su línea de productos o explorar un proyecto piloto, Q2BSTUDIO ofrece consultoría técnica, desarrollo de aplicaciones a medida y despliegue gestionado para convertir investigación avanzada en ventajas competitivas.