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Usando aprendizado de máquina pra melhorar a interpretabilidade de simulações moleculares.

Um novo conjunto de dados acelera as previsões de propriedades moleculares para o design de medicamentos.

Este estudo investiga como as moléculas se desenrolam sob força usando simulações avançadas.

Investigando os benefícios de dados não aninhados em aprendizado de máquina para química quântica.

Estudando interações quânticas e clássicas em processos químicos usando a teoria NEO.

Um novo método melhora a precisão da modelagem de solventes em estudos computacionais.

O LibRPA simplifica os cálculos de energia em ciência dos materiais para sistemas grandes.

ASkotch melhora a eficiência da regressão de ridge do kernel para grandes conjuntos de dados.

Uma ferramenta de software simplifica as previsões do comportamento dos VOCs sob exposição à luz solar.

Esse artigo fala sobre como usar aprendizado de máquina pra acelerar cálculos de DFT em ciência dos materiais.

Um novo método QM/MM melhora o estudo de enzimas usando técnicas computacionais avançadas.

Novos métodos melhoram o estudo de eventos moleculares raros.

Pesquisadores desmembram moléculas complexas em fragmentos pra facilitar a análise.

Geo2Seq transforma estruturas moleculares 3D em sequências mais fáceis de lidar pra uma geração eficiente.

Um novo método aumenta a precisão no cálculo das diferenças de energia molecular.

Novos métodos melhoram a modelagem do comportamento dos elétrons usando técnicas de aprendizado de máquina.

Pesquisadores combinam aprendizado de máquina e otimização bayesiana pra melhorar o arranjo da estrutura atômica.

Hot2Mol gera moléculas direcionadas para interromper interações de proteínas prejudiciais.

Novos métodos melhoram a análise de sistemas moleculares complexos.

Um modelo de computador melhora o estudo da schreibersite, um mineral ligado à vida primordial.

Estudo revela compartilhamento de dados eficiente em modelos de ML para tecnologia de baterias.

Um novo método combina IA e química quântica pra resolver equações complexas de forma eficiente.

Um novo método melhora a modelagem de interação molecular usando representações de carga avançadas.

Pesquisadores melhoram as previsões do potencial do eletrodo de hidrogênio padrão usando aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem simplifica os cálculos em química molecular usando determinantes de Slater.

Uma nova estrutura melhora a precisão em simulações atomísticas através da otimização avançada de campos de força.

Novos métodos melhoram o estudo do comportamento molecular após a absorção de luz.

O método ACE aumenta a eficiência computacional em cálculos de estados excitados.

Pesquisadores melhoram o método RCMC para simulações de reações químicas mais rápidas e confiáveis.

Um novo conjunto de dados avalia grandes modelos de linguagem para prever propriedades de materiais.

Um novo método melhora o estudo de interações moleculares de forma eficiente.

O CAMP simplifica simulações de materiais usando coordenadas cartesianas pra mais precisão e eficiência.

O MOLPIPx ajuda os cientistas a modelar com precisão os movimentos moleculares usando técnicas avançadas.

Os cientistas usam algoritmos pra estudar como os átomos mudam de estado, tipo de líquido pra gelo.

Explorando os básicos e a importância dos estados gaussianos fermionicos deslocados na mecânica quântica.

Descubra um novo método que melhora as simulações de dinâmica molecular com eficiência maior.

Um novo método melhora as simulações de dinâmica molecular em termos de velocidade e precisão.

Novos métodos estão mudando a forma como os cientistas estudam o comportamento dos elétrons nos átomos.

Um novo solucionador transforma a maneira como calculamos os comportamentos dos elétrons nos materiais.

Mergulhe nas interações não covalentes e no conjunto de dados S66 de pares moleculares.