El aprendizaje automático mejora la precisión en la predicción de propiedades químicas usando funcionales de densidad híbridos adaptativos.
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O. Anatole von Lilienfeld
La investigación destaca la aplicación del aprendizaje automático en el estudio de mutaciones de proteínas y propiedades moleculares.
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Los investigadores usan aprendizaje automático para identificar materiales para la superconductividad a alta temperatura.
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Explora un nuevo método para estimar la energía de moléculas diatómicas.
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cMBDF ofrece un modelado eficiente y preciso para propiedades químicas con menos necesidad de datos.
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Los investigadores están buscando moléculas para mejorar la eficiencia y la duración de las baterías.
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