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Um método novo pra encontrar estruturas atômicas ótimas usando paisagens energéticas complementares.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão nas simulações de sistemas quânticos.

Novos métodos melhoram a compreensão da dinâmica de spin em materiais complexos.

Novo método melhora a precisão das simulações de dinâmica molecular sob campos elétricos.

Novo método melhora a eficiência na simulação de interações moleculares complexas.

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Uma nova abordagem aumenta a precisão em cálculos quânticos, reduzindo a duração dos pulsos de forma significativa.

Pesquisas destacam possíveis medicamentos pra inibir a Aurora-B e tratar câncer.

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Novo modelo melhora a compreensão das propriedades do cobalto na catálise.

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Novos métodos de aprendizado profundo melhoram as previsões de estrutura cristalina para a ciência dos materiais.

Um novo método melhora o aprendizado molecular ao considerar as relações entre átomos.

Um novo método melhora a otimização de parâmetros para ReaxFF no estudo de interações moleculares.

A UniCorn integra diversos métodos de pré-treinamento pra aprender representações moleculares de forma eficaz.

Misturando tecnologia quântica e NMR para entender moléculas.

Novos métodos usando aprendizado de máquina melhoram a otimização do estado de transição em reações químicas.

Descubra as últimas funcionalidades do XtalOpt para previsões avançadas de materiais.

Um novo modelo que simplifica a descoberta de medicamentos gerando moléculas de forma eficiente.

Esse estudo explora a importância das transições rotacionais em íons moleculares e colisões de elétrons de baixa energia.

Um novo método melhora a eficiência na resolução da equação de Kohn-Sham.

Uma nova abordagem melhora a minimização de energia em estudos moleculares.

Um olhar sobre como sistemas quânticos e clássicos influenciam um ao outro.

O método COMPASS resolve problemas de ruído em docking molecular, melhorando a descoberta de medicamentos.

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Um novo método melhora a velocidade e a precisão na previsão da densidade de carga.

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Explorando o papel da aprendizagem ativa na descoberta de medicamentos através do docking molecular.

Novos métodos melhoram simulações moleculares e interações pra ter mais precisão.

A abordagem híbrida melhora as simulações de comportamentos moleculares complexos usando conhecimento de especialistas e dados.

Um novo método melhora a descoberta molecular usando algoritmos evolutivos e modelos de linguagem.

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.

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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.