Resumen

En esta investigación se biosintetizan nanopartículas de oro (Au-NPs) a partir de una solución acuosa de tetracloroaurato (AuCl4-) mediante una ruta sencilla y ecológica utilizando extracto acuoso de hoja negra de Camellia sinensis (C. sinensis L.) que actuó como reductor y estabilizador simultáneamente. Las nanopartículas de oro preparadas se caracterizan mediante espectroscopia UV-visible, difracción de rayos X (DRX) y microscopía electrónica de transmisión (MET). Además, la determinación de un modelo de predicción preciso para las reacciones químicas es especialmente importante debido al elevado coste de los materiales químicos y los dispositivos de medición. Aunque las redes neuronales artificiales (RNA) son una de las herramientas adecuadas para predecir cualquier fenómeno, debido al escaso número de conjuntos de datos relacionados con experimentos químicos, proporcionar un modelo adecuado es un proceso iterativo que requiere mucho tiempo. Con el fin de mejorar la precisión del modelo de RNA y superar la convergencia local de este problema, se emplea una técnica de búsqueda global, el método de optimización basado en la biogeografía (BBO), integrado por un mapa caótico. El modelo mejorado mostró un error cuadrático medio (MSE) mínimo de 0,0134 y un coeficiente de determinación (R2) máximo igual a 0,9822 en comparación con otros famosos algoritmos de entrenamiento de RNA, utilizando datos experimentales de salida obtenidos del proceso de biosíntesis.

• Materias:Biotecnología Análisis electroquímico Bioingeniería Nanocompuestos Nanotubos
• Subjects:Biotechnology Electrochemical analysis Bioengineering Nanocomposites Nanotubes
• Palabras claves:hoja negra de camelia sinensis, error cuadrático medio mínimo, varios otros algoritmos famosos de entrenamiento ann, c. sinensis l., modelo predictor preciso, redes neuronales artificiales, técnica de búsqueda global, nanopartículas de oro preparadas, microscopía electrónica de transmisión, determinación
• Keywords:black camellia sinensis leaf, minimum mean squared error, several other famous ann training algorithm, c. sinensis l., accurate predictor model, artificial neural networks, global search technique, prepared gold nanoparticles, transmission electron microscopy, determination