Amir Barati Farimani

Robôs conseguem aprender tarefas de forma eficiente com uma única demonstração de um humano usando novas técnicas.

Novos métodos melhoram a previsão da energia de adsorção para catalisadores usando aprendizado de máquina.

O GradNav ajuda os cientistas a estudarem o comportamento molecular de um jeito mais eficiente.

Essa pesquisa foca em detectar porosidade na manufatura aditiva usando imagens térmicas e IA.

Esse artigo fala sobre o papel do aprendizado de máquina em melhorar os processos de fabricação aditiva.

Combinando Modelos de Linguagem Grandes com dados pra descobrir equações científicas de forma eficaz.

A CaFA traz eficiência e precisão pras previsões do tempo no mundo todo com aprendizado de máquina.

A pesquisa explora o comportamento das respingos pra melhorar a qualidade da manufatura aditiva.

AMGPT oferece suporte preciso para pesquisadores em manufatura aditiva de metal.

Multi-Peptide combina modelos de dados pra melhorar as previsões do comportamento dos peptídeos.

Pesquisadores melhoram modelos de PDE neurais usando equações de menor dimensão pré-treinadas pra ter um desempenho melhor.

Novo framework usa IA pra melhorar a detecção de erros na impressão 3D.

Estudo revela que a precisão nas previsões melhorou usando métodos de conjunto com modelos de difusão.

Uma nova abordagem melhora os designs de asas usando aprendizado de máquina e métodos baseados em dados.

AbGPT ajuda a criar sequências de anticorpos eficazes usando técnicas avançadas de aprendizado de máquina.

O PLATO ajuda os robôs a entenderem linguagem natural pra fazer as tarefas melhor.

Um novo método melhora o monitoramento de peças metálicas durante o LPBF usando aprendizado profundo para aprimorar imagens.

BAPULM simplifica previsões de interações de medicamentos, acelerando o desenvolvimento de remédios.

Substitutos neurais aumentam a precisão da simulação prevendo mudanças ao longo do tempo.