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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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Generalizable, Fast, and Accurate DeepQSPR with fastprop Part 1: Framework and Benchmarks
要約 定量的構造特性関係研究は、分子構造と任意の対象量の間のマッピングを定義する … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Active Deep Kernel Learning of Molecular Functionalities: Realizing Dynamic Structural Embeddings
要約 分子空間を探索することは、化学的性質や反応の理解を進め、材料科学、医療、エ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, physics.data-an
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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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Outlier-Detection for Reactive Machine Learned Potential Energy Surfaces
要約 大きな予想誤差 (外れ値) を持つサンプルを検出する不確実性定量化 (UQ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
Outlier-Detection for Reactive Machine Learned Potential Energy Surfaces はコメントを受け付けていません
Stability-Aware Training of Neural Network Interatomic Potentials with Differentiable Boltzmann Estimators
要約 ニューラル ネットワーク原子間ポテンシャル (NNIP) は、分子動力学 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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ChemReasoner: Heuristic Search over a Large Language Model’s Knowledge Space using Quantum-Chemical Feedback
要約 新しい触媒の発見は、持続可能な未来に移行するための、より効率的な新しい化学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CE, cs.LG, physics.chem-ph
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