Alexandre Tkatchenko

FFAST-Software gibt Einblicke in die Leistung von maschinellen Lernkraftfeldmodellen.

Forscher entwickeln ein verbessertes Modell für molekulare Interaktionen unter Verwendung atomarer Eigenschaften.

Ein frischer Ansatz macht das Studieren von komplexer Quantenverschränkung einfacher.

Ein Blick auf die quantenmechanischen Effekte auf die Materialeigenschaften im Ingenieurwesen.

Maschinelles Lernen beschleunigt die Berechnungen der potenziellen Energieoberflächen für Moleküle wie Ethanol.