Python y Machine Learning para Optimización Termoquímica Sostenible

La ingeniería química sigue dependiendo en gran parte de ensayos experimentales costosos y lentos para evaluar condiciones de operación en procesos termoquímicos. Esta charla propone un enfoque práctico basado en Python y machine learning para acelerar ese proceso: construir modelos predictivos a partir de datos fisicoquímicos que permitan estimar resultados clave sin necesidad de probar cada escenario en laboratorio. Se mostrará un flujo completo orientado a aplicaciones reales, desde datos hasta decisiones, con el objetivo de reducir tiempos de análisis, disminuir costos experimentales y apoyar la optimización de procesos con impacto ambiental.