Gábor Csányi

構造データと動的データを組み合わせることで、分子の挙動に関する洞察が得られる。

材料科学における効率的な原子相互作用モデル化のためのツール。

研究者たちは、先進的な用途のための新しい材料を予測するために機械学習を使っている。

新しい方法で、分子結晶の昇華エンタルピー計算の精度が向上したよ。

研究によると、バッテリー技術のMLモデルで効率的なデータ共有ができるらしい。

乱れた炭素構造が熱伝導や技術にどう影響するかを発見しよう。