Articoli più recenti per Chimica Computazionale

Nuovo metodo migliora l'accuratezza dei modelli molecolari tramite affinamento automatico dei parametri.

Un nuovo approccio per migliorare le simulazioni molecolari a grana grossa usando l'ottimizzazione Gauss-Newton.

Nuovi metodi migliorano la previsione di diverse strutture cristalline per materiali avanzati.

Un metodo nuovo per trovare strutture atomiche ottimali usando paesaggi energetici complementari.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e la precisione nelle simulazioni di sistemi quantistici.

Nuovi metodi migliorano la comprensione della dinamica di spin nei materiali complessi.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle simulazioni di dinamica molecolare sotto campi elettrici.

Nuovo metodo migliora l'efficienza nella simulazione di interazioni molecolari complesse.

Grappa migliora le previsioni molecolari con tecniche di machine learning per una maggiore efficienza.

Un nuovo approccio migliora la precisione nei calcoli quantistici, riducendo significativamente la durata degli impulsi.

La ricerca mette in evidenza potenziali farmaci per inibire l'Aurora-B e trattare il cancro.

Uno sguardo al processo di fotoionizzazione dei dimeri di ammoniaca e acido formico.

Il nuovo modello migliora la comprensione delle proprietà del cobalto nella catalisi.

Una competizione che spinge i progressi nella scoperta di composti per mirare a LRRK2-WDR.

Nuovi metodi di deep learning migliorano le previsioni delle strutture cristalline per la scienza dei materiali.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento molecolare considerando le relazioni tra gli atomi.

Un nuovo metodo migliora l'ottimizzazione dei parametri per ReaxFF nello studio delle interazioni molecolari.

UniCorn integra diversi metodi di pre-addestramento per un apprendimento efficace della rappresentazione molecolare.

Fondere la tecnologia quantistica e la Risonanza Magnetica Nucleare per avere intuizioni molecolari.

Nuovi metodi che usano l'apprendimento automatico migliorano l'ottimizzazione dello stato di transizione nelle reazioni chimiche.

Scopri le ultime funzionalità di XtalOpt per previsioni avanzate sui materiali.

Un nuovo modello che semplifica la scoperta di farmaci generando molecole in modo efficiente.

Questo studio esplora l'importanza delle transizioni rotazionali negli ioni molecolari e nelle collisioni tra elettroni a bassa energia.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nel risolvere l'equazione di Kohn-Sham.

Un nuovo approccio migliora la minimizzazione dell'energia negli studi molecolari.

Uno sguardo a come i sistemi quantistici e classici si influenzano a vicenda.

Il metodo COMPASS affronta i problemi di rumore nel docking molecolare, migliorando la scoperta di farmaci.

BICePs migliora le previsioni del comportamento molecolare affinando i parametri del modello usando dati sperimentali.

Un nuovo metodo migliora la velocità e l'accuratezza della previsione della densità di carica.

La ricerca mostra come i tunnel degli enzimi influenzino la funzionalità e la risposta alle mutazioni.

Esplorando il ruolo dell'apprendimento attivo nella scoperta di farmaci tramite il docking molecolare.

Nuovi metodi migliorano le simulazioni molecolari e le interazioni per una maggiore accuratezza.

L'approccio ibrido migliora le simulazioni dei comportamenti molecolari complessi usando la conoscenza di esperti e dati.

Un nuovo metodo migliora la scoperta molecolare usando algoritmi evolutivi e modelli di linguaggio.

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.