O. Anatole von Lilienfeld

機械学習は、適応ハイブリッド密度関数を使って化学特性を予測する精度を高めるよ。

研究は、タンパク質の変異や分子特性を調べるための機械学習の応用を強調している。

研究者は、高温超伝導性の材料を特定するために機械学習を使っている。

二原子分子のエネルギーを推定する新しい方法を探る。

cMBDFは、データの必要性を減らしつつ、化学特性の効率的で正確なモデリングを提供します。

研究者たちはバッテリーの効率と寿命を改善するために分子を調査している。