Articoli più recenti per Chimica Computazionale

Usare l'apprendimento automatico per migliorare l'interpretabilità delle simulazioni molecolari.

Un nuovo set di dati accelera le previsioni delle proprietà molecolari per la progettazione di farmaci.

Questo studio esplora come le molecole si distendono sotto forza utilizzando simulazioni avanzate.

Indagare i vantaggi dei dati non annidati nel machine learning per la chimica quantistica.

Studiare le interazioni quantistiche e classiche nei processi chimici utilizzando la teoria NEO.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della modellazione dei solventi negli studi computazionali.

LibRPA semplifica i calcoli energetici nella scienza dei materiali per grandi sistemi.

ASkotch migliora l'efficienza della regressione ridge del kernel per set di dati grandi.

Uno strumento software semplifica le previsioni del comportamento dei VOC sotto l'esposizione al sole.

Questo articolo parla di come usare il machine learning per accelerare i calcoli DFT nella scienza dei materiali.

Un nuovo metodo QM/MM migliora lo studio degli enzimi utilizzando tecniche computazionali avanzate.

Nuovi metodi migliorano lo studio di eventi molecolari rari.

I ricercatori smontano molecole complesse in frammenti per un'analisi migliore.

Geo2Seq trasforma strutture molecolari 3D in sequenze gestibili per una generazione efficiente.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel calcolo delle differenze di energia molecolare.

Nuovi metodi migliorano la modellazione del comportamento degli elettroni usando tecniche di machine learning.

I ricercatori uniscono l'apprendimento automatico e l'ottimizzazione bayesiana per migliorare l'arrangiamento della struttura atomica.

Hot2Mol genera molecole mirate per interrompere interazioni proteiche dannose.

Nuovi metodi migliorano l'analisi dei sistemi molecolari complessi.

Un modello computerizzato migliora lo studio della schreibersite, un minerale legato alla vita primordiale.

Uno studio rivela una condivisione dati efficiente nei modelli ML per la tecnologia delle batterie.

Un nuovo metodo combina l'IA e la chimica quantistica per risolvere equazioni complesse in modo efficiente.

Un nuovo metodo migliora la modellizzazione delle interazioni molecolari usando rappresentazioni di carica avanzate.

I ricercatori migliorano le previsioni del potenziale dell'elettrodo standard di idrogeno usando il machine learning.

Un nuovo approccio semplifica i calcoli nella chimica molecolare usando i determinanti di Slater.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza nelle simulazioni atomistiche grazie a un'ottimizzazione avanzata dei campi di forza.

Nuovi metodi migliorano lo studio del comportamento molecolare dopo l'assorbimento della luce.

Il metodo ACE aumenta l'efficienza computazionale nei calcoli dello stato eccitato.

I ricercatori migliorano il metodo RCMC per simulazioni di reazioni chimiche più veloci e affidabili.

Un nuovo dataset valuta i modelli di linguaggio grandi per prevedere le proprietà dei materiali.

Un nuovo metodo migliora in modo efficiente lo studio delle interazioni molecolari.

CAMP semplifica le simulazioni di materiali usando coordinate cartesiane per maggiore precisione ed efficienza.

MOLPIPx aiuta gli scienziati a modellare con precisione i movimenti molecolari usando tecniche avanzate.

Gli scienziati usano algoritmi per studiare come gli atomi cambiano stato, tipo da liquido a ghiaccio.

Esplorando le basi e l'importanza degli stati gaussiani fermionici spostati nella meccanica quantistica.

Scopri un nuovo metodo che migliora le simulazioni di dinamica molecolare con maggiore efficienza.

Un nuovo metodo migliora le simulazioni di dinamica molecolare in termini di velocità e precisione.

Nuovi metodi stanno cambiando il modo in cui gli scienziati studiano il comportamento degli elettroni negli atomi.

Un nuovo risolutore cambia il modo in cui calcoliamo i comportamenti degli elettroni nei materiali.

Immergiti nelle interazioni non covalenti e nel dataset S66 delle coppie molecolari.