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Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer l'interprétabilité des simulations moléculaires.

Un nouveau jeu de données accélère les prédictions des propriétés moléculaires pour la conception de médicaments.

Cette étude examine comment les molécules se déplient sous l'effet d'une force en utilisant des simulations avancées.

Enquête sur les avantages des données non imbriquées en apprentissage automatique pour la chimie quantique.

Étudier les interactions quantiques et classiques dans les processus chimiques en utilisant la théorie NEO.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la modélisation des solvants dans les études computationnelles.

LibRPA simplifie les calculs d'énergie en science des matériaux pour les grands systèmes.

ASkotch améliore l'efficacité de la régression par crête pour les gros jeux de données.

Un outil logiciel simplifie les prévisions du comportement des COV sous l'exposition au soleil.

Cet article parle de l'utilisation de l'apprentissage automatique pour accélérer les calculs DFT en science des matériaux.

Une nouvelle méthode QM/MM améliore l'étude des enzymes en utilisant des techniques de calcul avancées.

De nouvelles méthodes améliorent l'étude des événements moléculaires rares.

Les chercheurs décomposent des molécules complexes en fragments pour une meilleure analyse.

Geo2Seq transforme des structures moléculaires 3D en séquences gérables pour une génération efficace.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans le calcul des différences d'énergie moléculaire.

De nouvelles méthodes améliorent la modélisation du comportement des électrons en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Des chercheurs combinent l'apprentissage automatique et l'optimisation bayésienne pour améliorer l'arrangement des structures atomiques.

Hot2Mol génère des molécules ciblées pour perturber les interactions de protéines nuisibles.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des systèmes moléculaires complexes.

Un modèle informatique améliore l'étude de la schreibersite, un minéral lié à la vie primitive.

Une étude révèle un partage de données efficace dans les modèles d'apprentissage machine pour la technologie des batteries.

Une nouvelle méthode combine l'IA et la chimie quantique pour résoudre des équations complexes de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des interactions moléculaires en utilisant des représentations de charge avancées.

Des chercheurs améliorent les prédictions du potentiel de l'électrode standard à hydrogène en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche simplifie les calculs en chimie moléculaire en utilisant les déterminants de Slater.

Un nouveau cadre améliore la précision des simulations atomistiques grâce à une optimisation avancée des champs de force.

De nouvelles méthodes améliorent l'étude du comportement moléculaire après l'absorption de la lumière.

La méthode ACE améliore l'efficacité de calcul dans les calculs d'états excités.

Des chercheurs ont amélioré la méthode RCMC pour des simulations de réactions chimiques plus rapides et plus fiables.

Un nouveau jeu de données évalue les grands modèles de langage pour prédire les propriétés des matériaux.

Une nouvelle méthode améliore l'étude des interactions moléculaires de manière efficace.

CAMP simplifie les simulations de matériaux en utilisant des coordonnées cartésiennes pour plus de précision et d'efficacité.

MOLPIPx aide les scientifiques à modéliser avec précision les mouvements moléculaires grâce à des techniques avancées.

Les scientifiques utilisent des algorithmes pour étudier comment les atomes changent d'état, comme de liquide à glace.

Explorer les bases et l'importance des états gaussiens fermioniques déplacés en mécanique quantique.

Découvre une nouvelle méthode qui booste l'efficacité des simulations de dynamique moléculaire.

Une nouvelle méthode améliore les simulations de dynamique moléculaire en termes de rapidité et de précision.

De nouvelles méthodes changent la façon dont les scientifiques étudient le comportement des électrons dans les atomes.

Un nouveau solveur change la façon dont on calcule les comportements des électrons dans les matériaux.

Plonge dans les interactions non covalentes et le dataset S66 de paires moléculaires.