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FeNNol: an Efficient and Flexible Library for Building Force-field-enhanced Neural Network Potentials
要約 ニューラル ネットワークの原子間ポテンシャル (NNP) は、非経験的分子 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Interpolation and differentiation of alchemical degrees of freedom in machine learning interatomic potentials
要約 機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) は現代の原子シミュレーションの主 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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TorchMD-Net 2.0: Fast Neural Network Potentials for Molecular Simulations
要約 分子シミュレーションにおける計算速度、予測精度、普遍的な適用性の間のバラン … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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MultiModal-Learning for Predicting Molecular Properties: A Framework Based on Image and Graph Structures
要約 薬物分子の特性を正確に予測する探求は、人工知能創薬 (AIDD) の分野に … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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Information theory unifies atomistic machine learning, uncertainty quantification, and materials thermodynamics
要約 情報の正確な記述は、サンプリング方法、まれなイベントの検出、データセットの … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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Leap: molecular synthesisability scoring with intermediates
要約 分子が合成できるかどうかを評価することは、創薬における主要なタスクです。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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Generating High-Precision Force Fields for Molecular Dynamics Simulations to Study Chemical Reaction Mechanisms using Molecular Configuration Transformer
要約 有機化学においては、化学反応機構に関する理論的研究が極めて重要です。 従来 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.soft, cs.AI, physics.chem-ph
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Active Causal Learning for Decoding Chemical Complexities with Targeted Interventions
要約 分子構造に基づいて固有の特性を予測し、強化することは、医学、材料科学、環境 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.data-an, q-bio.BM
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Twins in rotational spectroscopy: Does a rotational spectrum uniquely identify a molecule?
要約 回転分光法は、気相中の分子の構造を決定する最も正確な方法です。 回転スペク … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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