Amir Barati Farimani

GradNav ayuda a los científicos a estudiar el comportamiento molecular de manera más eficiente.

Esta investigación se centra en detectar porosidad en la fabricación aditiva con imágenes térmicas y IA.

Este artículo habla sobre el papel del aprendizaje automático en la mejora de los procesos de fabricación aditiva.

Combinando grandes modelos de lenguaje con datos para descubrir ecuaciones científicas de manera efectiva.

CaFA aporta eficiencia y precisión a las predicciones meteorológicas globales con aprendizaje automático.

La investigación explora el comportamiento de las salpicaduras para mejorar la calidad de la fabricación aditiva.

AMGPT ofrece apoyo preciso para investigadores en fabricación aditiva de metales.

Multi-Peptide combina modelos de datos para mejorar las predicciones del comportamiento de los péptidos.

Los investigadores mejoran los modelos de PDE neuronales usando ecuaciones de menor dimensión preentrenadas para un mejor rendimiento.

Nuevo marco usa IA para mejorar la detección de errores en la impresión 3D.

Un estudio revela que se mejora la precisión en las predicciones usando métodos de conjunto con modelos de difusión.

Un nuevo enfoque mejora los diseños de perfiles aerodinámicos a través de métodos de aprendizaje automático y basados en datos.

AbGPT ayuda a crear secuencias de anticuerpos efectivas usando técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

PLATO permite que los robots entiendan el lenguaje natural para ejecutar tareas mejor.

Un nuevo método mejora el monitoreo de partes metálicas durante el LPBF usando aprendizaje profundo para mejorar las imágenes.

BAPULM simplifica las predicciones de interacción de medicamentos, acelerando el desarrollo de fármacos.

Los surrogados neuronales mejoran la precisión de la simulación al predecir cambios con el tiempo.