Amir Barati Farimani

I robot possono imparare a svolgere compiti in modo efficiente da una sola dimostrazione umana usando nuove tecniche.

Nuovi metodi migliorano la previsione dell'energia di adsorbimento per i catalizzatori usando il machine learning.

GradNav aiuta gli scienziati a studiare il comportamento molecolare in modo più efficiente.

Questa ricerca si concentra sul rilevamento della porosità nella produzione additiva usando immagini termiche e intelligenza artificiale.

Questo articolo parla del ruolo del machine learning nel migliorare i processi di manifattura additiva.

Combinare grandi modelli linguistici con dati per scoprire equazioni scientifiche in modo efficace.

CaFA porta efficienza e precisione nelle previsioni meteo globali grazie all'apprendimento automatico.

La ricerca esplora il comportamento delle gocce per migliorare la qualità della produzione additiva.

AMGPT offre supporto preciso per i ricercatori nella produzione additiva di metalli.

Multi-Peptide combina modelli di dati per migliorare le previsioni sul comportamento dei peptidi.

I ricercatori migliorano i modelli PDE neurali usando equazioni pre-addestrate a dimensione inferiore per avere prestazioni migliori.

Nuovo framework usa l'IA per migliorare il rilevamento degli errori nella stampa 3D.

Uno studio mostra che l'accuratezza nelle previsioni migliora usando metodi ensemble con modelli di diffusione.

Un nuovo approccio migliora i design delle ali grazie all'apprendimento automatico e a metodi basati sui dati.

AbGPT aiuta a creare sequenze di anticorpi efficaci usando tecniche avanzate di machine learning.

PLATO permette ai robot di comprendere il linguaggio naturale per eseguire meglio i compiti.

Un nuovo metodo migliora il monitoraggio delle parti in metallo durante il LPBF usando deep learning per migliorare le immagini.

BAPULM semplifica le previsioni sulle interazioni tra farmaci, accelerando lo sviluppo dei medicinali.

I surrogati neurali migliorano l'accuratezza della simulazione prevedendo i cambiamenti nel tempo.