Kamal Choudhary

L'apprentissage automatique améliore les prévisions des défauts des semi-conducteurs pour de meilleures performances des matériaux.

OPTIMADE connecte les utilisateurs à des données matérielles essentielles via une API standardisée.

De nouveaux ensembles de données et des techniques d'apprentissage automatique améliorent la compréhension des matériaux à haute entropie.

Aperçus sur les défis de l'apprentissage automatique pour prédire les propriétés des matériaux.

Une étude explore comment la contrainte affecte les propriétés magnétiques du 1T-VSe.

CHIPS-FF change la manière dont les chercheurs évaluent le comportement des matériaux pour les semi-conducteurs.