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Nuevo método mejora la precisión de los modelos moleculares mediante la refinación automática de parámetros.

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Nuevos métodos mejoran la predicción de diversas estructuras cristalinas para materiales avanzados.

Un método nuevo para encontrar estructuras atómicas óptimas usando paisajes de energía complementarios.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y la precisión en las simulaciones de sistemas cuánticos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de la dinámica del spin en materiales complejos.

Nuevo método mejora la precisión de las simulaciones de dinámica molecular bajo campos eléctricos.

Nuevo método mejora la eficiencia en la simulación de interacciones moleculares complejas.

Grappa mejora las predicciones moleculares con técnicas de aprendizaje automático para una mejor eficiencia.

Un nuevo enfoque mejora la precisión en los cálculos cuánticos, reduciendo significativamente la duración de los pulsos.

La investigación destaca fármacos potenciales para inhibir Aurora-B y tratar el cáncer.

Una mirada al proceso de fotoionización de los dimers de amoníaco y ácido fórmico.

Nuevo modelo mejora la comprensión de las propiedades del cobalto en catálisis.

Una competencia que impulsa avances en el descubrimiento de compuestos para atacar LRRK2-WDR.

Nuevos métodos de aprendizaje profundo mejoran las predicciones de estructuras cristalinas para la ciencia de materiales.

Un nuevo método mejora el aprendizaje molecular al tener en cuenta las relaciones entre átomos.

Un nuevo método mejora la optimización de parámetros para ReaxFF en el estudio de interacciones moleculares.

UniCorn integra diferentes métodos de pre-entrenamiento para un aprendizaje efectivo de representaciones moleculares.

Mezclando tecnología cuántica y RMN para obtener información molecular.

Nuevos métodos que usan aprendizaje automático mejoran la optimización del estado de transición en reacciones químicas.

Descubre las últimas características de XtalOpt para predicciones avanzadas de materiales.

Un nuevo modelo que simplifica el descubrimiento de fármacos generando moléculas de forma eficiente.

Este estudio explora la importancia de las transiciones rotacionales en iones moleculares y colisiones de electrones de baja energía.

Un nuevo método mejora la eficiencia de resolver la ecuación de Kohn-Sham.

Un nuevo enfoque mejora la minimización de energía en estudios moleculares.

Una mirada a cómo los sistemas cuánticos y clásicos se influyen entre sí.

El método COMPASS aborda los problemas de ruido en el acoplamiento molecular, mejorando el descubrimiento de medicamentos.

BICePs mejora las predicciones del comportamiento molecular ajustando los parámetros del modelo usando datos experimentales.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión de la predicción de la densidad de carga.

La investigación revela cómo los túneles de las enzimas impactan su funcionalidad y respuesta a las mutaciones.

Explorando el papel del aprendizaje activo en el descubrimiento de fármacos a través del acoplamiento molecular.

Nuevos métodos mejoran las simulaciones moleculares y las interacciones para tener más precisión.

Un enfoque híbrido mejora las simulaciones de comportamientos moleculares complejos utilizando conocimiento experto y datos.

Un nuevo método mejora el descubrimiento molecular usando algoritmos evolutivos y modelos de lenguaje.

Usando aprendizaje automático para mejorar la interpretabilidad de simulaciones moleculares.

Un nuevo conjunto de datos acelera las predicciones de propiedades moleculares para el diseño de fármacos.

Este estudio investiga cómo las moléculas se despliegan bajo fuerza usando simulaciones avanzadas.

Investigando los beneficios de datos no anidados en el aprendizaje automático para la química cuántica.

Estudiando las interacciones cuánticas y clásicas en los procesos químicos usando la teoría NEO.

Un nuevo método mejora la precisión del modelado de disolventes en estudios computacionales.