Este artículo evalúa una estrategia híbrida que combina adición de nanopartículas al combustible con modelos LSTM para predecir y optimizar la dinámica del spray en motores de ignición por compresión con distintas geometrías de cámara. El objetivo es comprender cómo las propiedades nanomodificadas del combustible y la forma del tazón influyen en atomización, evaporación, combustión y emisiones. Los autores modelan parámetros clave y validan las predicciones mediante datos experimentales y simulación Diesel-RK. Se demuestra que los combustibles nanoformulados, junto con un diseño geométrico optimizado, mejoran la eficiencia térmica y reducen CO, HC y humo, aunque con un incremento de NOx asociado a combustión más completa. Los autores concluyen que la integración de nanoaditivos y analítica LSTM ofrece una vía sólida para diseñar motores diésel de nueva generación más eficientes y con menor huella contaminante, bajo un marco predictivo orientado al diseño.