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Pesquisadores melhoram simulações pra entender melhor o comportamento e as interações dos eletrólitos.

Avanços na pesquisa sobre modelagem de comportamentos complexos de elétrons em materiais são essenciais.

Analisando como diferentes sais afetam o movimento da água e as interações.

Explorando o comportamento da energia em sistemas quânticos abertos através da magnetização e contagem de elétrons.

O DiffCSP melhora a eficiência de prever estruturas cristalinas usando modelos generativos.

Avaliando a eficácia do deep learning na precisão e plausibilidade do docking molecular.

O aprendizado de máquina melhora a precisão na previsão das estruturas cristalinas para o desenvolvimento de novos materiais.

Novo método melhora simulações moleculares e análise em química computacional.

Nova abordagem automatizada melhora cálculos de espectroscopia vibracional para materiais complexos.

Este estudo avalia GNNs avançadas para gerar gráficos moleculares de forma mais eficaz.

Novos métodos melhoram a compreensão das interações iônicas em simulações.

Pesquisadores desenvolveram um método pra criar moléculas 3D diversas usando formas que já existem.

ATM facilita prever a energia de ligação para descoberta de medicamentos.

Um novo método para modelagem molecular eficiente respeitando as simetrias físicas.

Um novo método melhora a eficiência na coleta de dados para aprendizado de máquina científica.

O TDMVCC melhora nossa capacidade de estudar o comportamento molecular ao longo do tempo.

Explorando um novo método para cálculos precisos de estados excitados em sistemas quânticos.

Novos métodos melhoram o estudo das transições moleculares em sistemas complexos.

Explorando métodos TDHF e computação quântica para simulações de sistemas eletrônicos dinâmicos.

Novas técnicas melhoram os cálculos de energia para moléculas grandes com erros reduzidos.

Uma ferramenta para modelar interações atômicas de forma eficiente na ciência dos materiais.

Métodos atuais que usam impressões digitais moleculares enfrentam limitações significativas no desenvolvimento de medicamentos.

Explorando novos métodos pra simular com precisão interações quântico-clássicas.

Novo algoritmo melhora a previsão da estrutura cristalina usando estratégias multi-objetivo.

Nova biblioteca Python melhora a busca por estruturas de baixa energia em ciência dos materiais.

Explore como cargas parciais impactam moléculas e ligações químicas.

Uma nova metodologia para estudar o comportamento magnético em complexos binucleares é proposta.

Estudos recentes melhoram as estimativas da energia de adsorção de monóxido de carbono em superfícies de óxido de magnésio.

Pesquisadores desenvolvem um modelo melhorado para interações moleculares usando propriedades atômicas.

Explora como o DFPT avança o estudo dos fonons em materiais.

Uma nova abordagem melhora a precisão nos cálculos de energia de interação de elétrons usando o modelo de gás eletrônico uniforme.

Pesquisas sobre HeC60 revelam comportamentos importantes do hélio aprisionado em fulerenos.

Um novo método melhora as previsões em ciência dos materiais ao considerar correntes de spin.

Novas descobertas sobre fluoretos de metais de transição melhoram as previsões computacionais.

Um novo método melhora a estimativa de incerteza em simulações atomísticas com aprendizado de máquina.

Novos métodos melhoram simulações moleculares através de aprendizado ativo e fluxos de normalização.

Explore como o committor ajuda a entender reações moleculares.

Um olhar sobre as reações rápidas da ciclobutanona quando exposta à luz.

A pesquisa usa aprendizado de máquina pra prever rapidinho as propriedades de cristais de sal orgânico.

Examinando como a ciclobutanona reage quando exposta à luz.