Fisica - Fisica chimica

Esplorando come i granelli interstellari contribuiscono alla formazione di molecole organiche nello spazio.

Un dataset di 86 milioni di molecole aiuta la ricerca nella scoperta di farmaci e nella scienza dei materiali.

DASH offre un approccio veloce e preciso per assegnare cariche parziali nelle molecole.

I ricercatori usano tecniche di machine learning per capire i cluster di nanosilicati nello spazio.

Esplorare il comportamento degli ioni nei nano-canali per diverse applicazioni.

Esplora le dinamiche delle emulsioni acqua-in-olio e le loro applicazioni in vari settori.

Uno sguardo alla valutazione delle forme dei cluster e alla loro importanza nella scienza dei materiali.

La ricerca svela l'influenza delle strutture metalliche sul trasferimento di energia tra le molecole.

Esplorare come i legami idrogeno influenzano le caratteristiche della proteina fluorescente verde.

Le anodi in silicio hanno problemi con i cambiamenti di volume e l'isteresi di tensione che influenzano l'efficienza della batteria.

Usare il reinforcement learning per migliorare la comprensione delle reazioni chimiche rare.

Una nuova fonte di radiazione infrarossa migliora la precisione e la stabilità della ricerca sui fasci molecolari.

Uno studio rivela come le pale elettroniche aiutano gli ioni d'argento a muoversi nell'AgI.

Nuovi metodi nella scienza dei raggi X migliorano la comprensione del comportamento degli elettroni nelle molecole.

La ricerca sui nanodroplet di elio svela i processi di ionizzazione e l'efficienza di rilevamento.

Nuovi metodi migliorano la previsione dei coefficienti di attività nelle miscele liquide usando il machine learning.

Esaminando come la vita abbia stabilito una mano dominante consistente nelle sue molecole.

Esplorando le proprietà e le sfide del selenio di bismuto nella ricerca sugli isolanti topologici.

La ricerca esplora i cambiamenti energetici in sistemi che non sono in stati stabili.

Un nuovo metodo migliora la modellazione delle superfici di energia potenziale nelle simulazioni atomistiche.

Nuovi metodi per prevedere materiali metastabili potrebbero sbloccare proprietà uniche per varie tecnologie.

Esplorando la struttura e la stabilità delle nanoparticelle Co-Pt per applicazioni avanzate.

Un nuovo metodo migliora i calcoli dell'energia di dispersione per molecole in stato eccitato.

Uno sguardo a come luce e materia interagiscono attraverso la chimica dei polaritoni.

Uno sguardo a come funzionano le reti autocatalitiche e la loro importanza nella scienza.

L'IA sta trasformando il design dei catalizzatori, migliorando l'efficienza e la selettività per le reazioni chimiche.

Aggiornando il database ExoMol per includere processi cruciali di assorbimento UV.

Uno sguardo all'importanza e al calcolo delle proprietà ottiche non lineari.

Uno studio rivela la dinamica della reazione tra HCN e HNC con idrogeno a basse temperature.

Trappole ioniche avanzate migliorano lo studio della chimica spaziale.

Uno studio rivela interazioni complesse negli stati eccitati del dimero di stronzio.

La ricerca mostra come la luce influisce sulle reazioni chimiche all'interno delle cavità ottiche.

I ricercatori stanno sviluppando materiali efficienti per lo stoccaggio sicuro dell'idrogeno.

Esplorando come le reazioni chimiche influenzano i materiali morbidi per applicazioni innovative.

Esplorando come la luce influisce sul comportamento molecolare in cavità ottiche.

Nuovi metodi allineano le particelle per ottenere immagini più chiare delle strutture molecolari.

I LLM mostrano il potenziale di far avanzare la chimica e la scienza dei materiali con progetti innovativi.

TensorNet migliora le previsioni molecolari utilizzando rappresentazioni tensoriali efficienti.

Un nuovo approccio alla Legge di Arrhenius esamina le interazioni tra particelle e i tempi di fuga.

PotNet migliora le previsioni delle proprietà cristalline usando potenziali interatomici.