計算化学 に関する最新の記事

機械学習を使って分子シミュレーションの解釈性を高める。

新しいデータセットが薬の設計に向けた分子特性の予測を加速させる。

この研究は、分子が力の下でどう展開するかを高度なシミュレーションを使って調査している。

量子化学の機械学習における非入れ子データの利点を調査中。

NEO理論を使って化学プロセスにおける量子と古典的相互作用を研究中。

新しい方法が計算研究における溶媒モデルの精度を向上させる。

LibRPAは、大規模システム向けの材料科学におけるエネルギー計算を効率化するよ。

ASkotchは、大規模データセットのカーネルリッジ回帰の効率を向上させる。

ソフトウェアツールが、VOCの太陽光曝露下での挙動の予測を簡単にするよ。

この記事では、材料科学におけるDFT計算を高速化するための機械学習の使い方について話してるよ。

新しいQM/MM手法が、先進的な計算技術を使って酵素の研究を向上させる。

新しい手法が珍しい分子イベントの研究を強化する。

研究者たちは複雑な分子を断片に分解して、より良い分析を行う。

Geo2Seqは3D分子構造を扱いやすいシーケンスに変換して、効率的な生成を実現するよ。

新しい方法で分子エネルギー差の計算精度がアップしたよ。

新しい方法で、機械学習技術を使って電子の挙動モデルが改善されてるよ。

研究者たちは、機械学習とベイズ最適化を組み合わせて原子構造の配置を改善してるよ。

Hot2Molは、有害なタンパク質の相互作用を妨げるためのターゲット分子を生成するよ。

新しい方法が複雑な分子システムの分析を進化させる。

コンピューターモデルが、初期生命に関連する鉱物シュライバーサイトの研究を進化させた。

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。

新しい方法はAIと量子化学を組み合わせて、複雑な方程式を効率的に解くんだ。

新しい方法が、高度な電荷表現を使って分子相互作用のモデリングを改善する。

研究者たちが機械学習を使って標準水素電極の電位予測を改善したよ。

新しいアプローチで、スレータ行列式を使って分子化学の計算が簡単になったよ。

新しいフレームワークが、高度な力場最適化を通じて原子シミュレーションの精度を向上させる。

新しい方法が光吸収後の分子の振る舞いの研究を強化する。

ACE法は励起状態計算の計算効率を高めるよ。

研究者たちが、より早くて信頼性の高い化学反応シミュレーションのためにRCMC手法を改善したよ。

新しいデータセットが、素材の特性を予測するための大規模言語モデルを評価してるよ。

新しい方法が分子間相互作用の研究を効率よく改善する。

CAMPは、より高い精度と効率のために、直交座標を使って材料シミュレーションを簡素化するよ。

MOLPIPxは、科学者が高度な技術を使って分子の動きを正確にモデル化するのを手助けする。

科学者たちは、原子が状態を変える方法、例えば液体から氷になるときにアルゴリズムを使って研究してるよ。

量子力学における移動したフェルミオンガウス状態の基本と重要性を探る。

新しい方法を見つけて、分子動力学シミュレーションの効率を向上させよう。

新しい方法が分子動力学シミュレーションのスピードと精度を向上させる。

新しい方法が科学者たちの原子内の電子の挙動の研究の仕方を変えているよ。

新しいソルバーが材料中の電子の振る舞いを計算する方法を変える。

非共有結合相互作用と分子ペアのS66データセットに飛び込もう。