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「physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ
LipidBERT: A Lipid Language Model Pre-trained on METiS de novo Lipid Library
要約 この研究では、METiS の社内の de novo 脂質生成アルゴリズムと … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL, physics.chem-ph, q-bio.BM
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CREMP: Conformer-rotamer ensembles of macrocyclic peptides for machine learning
要約 大環状ペプチドの立体構造をモデル化するための計算および機械学習のアプローチ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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Advancing Molecular Machine (Learned) Representations with Stereoelectronics-Infused Molecular Graphs
要約 分子表現は、物理世界を理解する上での基礎的な要素です。 その重要性は、化学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Grappa — A Machine Learned Molecular Mechanics Force Field
要約 長いタイムスケールにわたって大規模な分子システムをシミュレートするには、正 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Diagnosing and fixing common problems in Bayesian optimization for molecule design
要約 ベイジアン最適化 (BO) は、分子設計タスクに対する原則に基づいたアプロ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, stat.ML
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Learning Collective Variables with Synthetic Data Augmentation through Physics-Inspired Geodesic Interpolation
要約 分子動力学シミュレーションでは、タンパク質のフォールディングなどのまれなイ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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3DReact: Geometric deep learning for chemical reactions
要約 ニューラル ネットワーク アーキテクチャ内に関連する分子の対称性を組み込ん … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Uni-ELF: A Multi-Level Representation Learning Framework for Electrolyte Formulation Design
要約 リチウム電池技術の進歩は、電解質の設計とエンジニアリングに大きく依存してい … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.chem-ph
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FreeCG: Free the Design Space of Clebsch-Gordan Transform for machine learning force field
要約 クレブシュ ゴルダン変換 (CG 変換) は、多体相互作用を効果的にエンコ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM, quant-ph
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Efficient Evolutionary Search Over Chemical Space with Large Language Models
要約 分子発見を最適化問題として定式化すると、最適化の目的が微分不可能になる可能 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, physics.chem-ph
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