La investigación usa aprendizaje automático para predecir rápidamente las propiedades de los cristales de sal orgánica.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
La investigación usa aprendizaje automático para predecir rápidamente las propiedades de los cristales de sal orgánica.
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Descubriendo rutas eficientes de movimiento atómico en procesos químicos.
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La investigación resalta nuevos métodos para estudiar las propiedades únicas del dióxido de vanadio.
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El aprendizaje automático mejora la precisión en la predicción de propiedades químicas usando funcionales de densidad híbridos adaptativos.
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La investigación arroja luz sobre las propiedades del aluminio en condiciones extremas.
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Explorando el papel del entrenamiento de auto-consistencia en la mejora de la predicción Hamiltoniana para propiedades moleculares.
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Los investigadores usan simulaciones y aprendizaje automático para identificar nuevos materiales de perovskita.
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El aprendizaje automático ayuda a predecir estructuras cristalinas de manera más eficiente que los métodos tradicionales.
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Los investigadores identifican nuevos materiales para una refrigeración eficiente en rangos de baja temperatura.
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Nuevas ideas sobre líquidos iónicos a través de aprendizaje automático y simulaciones avanzadas.
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Explorando los avances recientes en DFT para mejorar las simulaciones de metales en diferentes condiciones.
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La investigación revela cómo las interfaces de materiales afectan el rendimiento de los dispositivos electrónicos.
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La investigación explora métodos para mejorar las predicciones de las interacciones electrón-fonón en materiales.
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Una mirada a la DFT nuclear y sus aplicaciones en física.
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Nuevos conjuntos de datos y técnicas de aprendizaje automático mejoran la comprensión de materiales de alta entropía.
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El aprendizaje automático mejora las predicciones de los huecos de banda, mejorando la comprensión de las propiedades electrónicas de los materiales.
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La investigación revela nuevos conocimientos sobre la estabilidad de las nanopartículas de tungsteno en diferentes entornos.
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Una mirada a los efectos cuánticos en las propiedades de los materiales en la ingeniería.
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El aprendizaje automático acelera el descubrimiento de catalizadores y mejora la eficiencia de las reacciones.
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Un nuevo enfoque mejora la minimización de energía en estudios moleculares.
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Nuevos métodos mejoran los cálculos cuánticos para sistemas químicos complejos.
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Este artículo examina cómo los patrones de apilamiento afectan las propiedades de los MXenes de nitruro.
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Un nuevo método mejora la velocidad y precisión de la predicción de la densidad de carga.
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Un estudio revela diferencias estructurales entre fluticasona furoato y propionato.
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Un nuevo método mejora la precisión en el cálculo de las entalpías de sublimación para cristales moleculares.
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Explorando el método de potencial efectivo optimizado para cálculos de fuerza precisos en materiales.
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Los investigadores utilizan aprendizaje automático para predecir parámetros de Hubbard importantes para los materiales.
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TbSbTe muestra propiedades únicas y un comportamiento magnético, ofreciendo información sobre semimetales de línea nodal.
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Examinando los centros de vacío de níquel y su impacto en las tecnologías del futuro.
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Los investigadores usan IA para mejorar el modelado de materiales a través de un nuevo enfoque de aprendizaje profundo.
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Una nueva interfaz mejora las simulaciones de dinámica molecular en condiciones realistas.
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NeuralSCF combina aprendizaje automático con DFT para un análisis eficiente de la estructura electrónica.
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Explorando la conexión entre la quiralidad y las técnicas de RMN en estudios moleculares.
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Descubre cómo la luz interactúa con la materia a través de teorías cuánticas avanzadas.
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SCIGEN integra restricciones estructurales para generar materiales cuánticos estables de manera eficiente.
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Una mirada a los skyrmiones y su impacto en el efecto Hall topológico.
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El modelo SLEM mejora la precisión y eficiencia en la predicción de operadores cuánticos para materiales.
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Nuevos métodos mejoran la comprensión de las propiedades electrónicas en materiales.
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Explorando cómo las moléculas en el espacio influyen en la formación de planetas y la vida.
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La investigación se centra en alternativas seguras al plomo para la energía solar.
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