La ricerca usa l'apprendimento automatico per prevedere rapidamente le proprietà dei cristalli di sale organico.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
La ricerca usa l'apprendimento automatico per prevedere rapidamente le proprietà dei cristalli di sale organico.
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Scoprire percorsi efficienti di movimento atomico nei processi chimici.
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La ricerca mette in evidenza nuovi metodi per studiare le proprietà uniche del diossido di vanadio.
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Il machine learning migliora la precisione nella previsione delle proprietà chimiche usando funzionali di densità ibridi adattivi.
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La ricerca fa luce sulle proprietà dell'alluminio in condizioni estreme.
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Esplorare il ruolo dell'addestramento alla coerenza nel migliorare la previsione hamiltoniana per le proprietà molecolari.
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I ricercatori usano simulazioni e machine learning per identificare nuovi materiali perovskite.
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Il machine learning aiuta a prevedere le strutture cristalline in modo più efficiente rispetto ai metodi tradizionali.
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I ricercatori hanno identificato nuovi materiali per un raffreddamento efficiente a basse temperature.
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Nuove scoperte sui liquidi ionici grazie all'apprendimento automatico e simulazioni avanzate.
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Esplorando i recenti sviluppi nella DFT per migliorare le simulazioni metalliche in diverse condizioni.
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La ricerca mette in luce come le interfacce dei materiali influenzano le prestazioni dei dispositivi elettronici.
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La ricerca esplora metodi per migliorare le previsioni delle interazioni elettrone-fonone nei materiali.
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Uno sguardo alla DFT nucleare e alle sue applicazioni nella fisica.
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Nuovi set di dati e tecniche di machine learning migliorano la comprensione dei materiali ad alta entropia.
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Il machine learning migliora le previsioni dei band gap, aumentando le intuizioni sulle proprietà elettroniche dei materiali.
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La ricerca svela nuove informazioni sulla stabilità delle nanoparticelle di tungsteno in diversi ambienti.
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Uno sguardo agli effetti quantistici sulle proprietà dei materiali in ingegneria.
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Il machine learning accelera la scoperta dei catalizzatori e migliora l'efficienza delle reazioni.
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Un nuovo approccio migliora la minimizzazione dell'energia negli studi molecolari.
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Nuovi metodi migliorano i calcoli quantistici per sistemi chimici complessi.
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Questo articolo esamina come i modelli di impilamento influenzano le proprietà dei MXene nitrurati.
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Un nuovo metodo migliora la velocità e l'accuratezza della previsione della densità di carica.
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Uno studio rivela differenze strutturali tra fluticasone furoato e propionato.
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel calcolo delle entalpie di sublimazione per i cristalli molecolari.
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Esplorando il metodo del potenziale efficace ottimizzato per calcoli di forza precisi nei materiali.
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I ricercatori usano il machine learning per prevedere i parametri Hubbard importanti per i materiali.
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Il TbSbTe ha proprietà uniche e un comportamento magnetico, offrendo spunti sui semimetalli a linea nodale.
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Esaminando i centri di vuoto di nichel e il loro impatto sulle tecnologie future.
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I ricercatori usano l'IA per migliorare la modellazione dei materiali con un nuovo approccio di deep learning.
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Una nuova interfaccia migliora le simulazioni di dinamica molecolare in condizioni realistiche.
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NeuralSCF combina il machine learning con la DFT per un'analisi della struttura elettronica più efficiente.
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Esplorare il legame tra chirali e tecniche NMR negli studi molecolari.
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Scopri come la luce interagisce con la materia attraverso teorie quantistiche avanzate.
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SCIGEN integra vincoli strutturali per generare in modo efficiente materiali quantistici stabili.
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Uno sguardo agli skyrmioni e al loro impatto sull'effetto Hall topologico.
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Il modello SLEM migliora l'accuratezza e l'efficienza nel prevedere operatori quantistici per i materiali.
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Nuovi metodi migliorano la comprensione delle proprietà elettroniche nei materiali.
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Esplorare come le molecole nello spazio influenzano la formazione dei pianeti e della vita.
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La ricerca si concentra su alternative sicure al piombo per l'energia solare.
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