Salvato in:
| Autori principali: | Barbot, Armand, Gatti, Riccardo |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2212.14813 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
AlphaCrystal-II: Distance matrix based crystal structure prediction using deep learning
di: Song, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Shotgun crystal structure prediction using machine-learned formation energies
di: Liu, Chang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Chang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Recurrent neural networks and transfer learning for elasto-plasticity in woven composites
di: Ghane, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ghane, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Large plastic deformation of voids in crystals
di: Smiri, Jalal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Smiri, Jalal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-supervised learning for crystal property prediction via denoising
di: New, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: New, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
Active learning for photonic crystals
di: Lopez, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lopez, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine-learning-enabled interpretation of tribological deformation patterns in large-scale MD data
di: Ehrich, Hendrik J., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ehrich, Hendrik J., et al.
Pubblicazione: (2025)
Matbench Discovery -- A framework to evaluate machine learning crystal stability predictions
di: Riebesell, Janosh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Riebesell, Janosh, et al.
Pubblicazione: (2023)
PRISM: Periodic Representation with multIscale and Similarity graph Modelling for enhanced crystal structure property prediction
di: Solé, Àlex, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Solé, Àlex, et al.
Pubblicazione: (2025)
UNATE: UNsupervised ATomic Embedding for crystal structures property prediction
di: Solà-Garcia, Laura, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Solà-Garcia, Laura, et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine learning for structure-guided materials and process design
di: Morand, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Morand, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Elucidating microstructural influences on fatigue behavior for additively manufactured Hastelloy X using Bayesian-calibrated crystal plasticity model
di: Kushwaha, Ajay, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kushwaha, Ajay, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine learning approach for vibronically renormalized electronic band structures
di: Aryal, Niraj, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aryal, Niraj, et al.
Pubblicazione: (2024)
XDXD: End-to-end crystal structure determination with low resolution X-ray diffraction
di: Zhao, Jiale, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Jiale, et al.
Pubblicazione: (2025)
Statistical learning of structure-property relationships for transport in porous media, using hybrid AI modeling
di: Hosseinhashemi, Somayeh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hosseinhashemi, Somayeh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-induced marginality in plastically deformed crystals
di: Salman, Oguz Umut, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Salman, Oguz Umut, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine learning for structure-property relationships: Scalability and limitations
di: Tian, Zhongzheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tian, Zhongzheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Industrial-scale Prediction of Cement Clinker Phases using Machine Learning
di: Fayaz, Sheikh Junaid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fayaz, Sheikh Junaid, et al.
Pubblicazione: (2024)
Advancing Magnetic Materials Discovery -- A structure-based machine learning approach for magnetic ordering and magnetic moment prediction
di: Verma, Apoorv, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Verma, Apoorv, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hybrid data-driven and physics-informed regularized learning of cyclic plasticity with Neural Networks
di: Hildebrand, Stefan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hildebrand, Stefan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Universal crystal material property prediction via multi-view geometric fusion in graph transformers
di: Zhang, Liang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Liang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Global optimization in the discrete and variable-dimension conformational space: The case of crystal with the strongest atomic cohesion
di: Cheng, Guanjian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cheng, Guanjian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Unsupervised Machine-Learning Pipeline for Data-Driven Defect Detection and Characterisation: Application to Displacement Cascades
di: Del Fré, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Del Fré, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unsupervised Atomic Data Mining via Multi-Kernel Graph Autoencoders for Machine Learning Force Fields
di: Sun, Hong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Hong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prediction of ideal orientations in velocity gradient-driven processes for large plastic deformations of crystals
di: Smiri, Jalal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Smiri, Jalal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Phase discovery with active learning: Application to structural phase transitions in equiatomic NiTi
di: Vandermause, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vandermause, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
DenseGNN: universal and scalable deeper graph neural networks for high-performance property prediction in crystals and molecules
di: Du, Hongwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Hongwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine-learned models for magnetic materials
di: Leszczyński, Paweł, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Leszczyński, Paweł, et al.
Pubblicazione: (2023)
Constructing accurate machine-learned potentials and performing highly efficient atomistic simulations to predict structural and thermal properties
di: Liu, Junlan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Junlan, et al.
Pubblicazione: (2024)
All that structure matches does not glitter
di: Martirossyan, Maya M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Martirossyan, Maya M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine learning driven search of hydrogen storage materials
di: Banerjee, Tanumoy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Banerjee, Tanumoy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Active learning of effective Hamiltonian for super-large-scale atomic structures
di: Ma, Xingyue, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ma, Xingyue, et al.
Pubblicazione: (2023)
A machine learning platform for development of low flammability polymers
di: Phan, Duy Nhat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Phan, Duy Nhat, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cross-functional transferability in universal machine learning interatomic potentials
di: Huang, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerating the prediction of inorganic surfaces with machine learning interatomic potentials
di: Noordhoek, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Noordhoek, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2023)
Machine learning assisted screening of metal binary alloys for anode materials
di: Shi, Xingyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Xingyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Thermodynamic assessment of machine learning models for solid-state synthesis prediction
di: Schlesinger, Jane, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Schlesinger, Jane, et al.
Pubblicazione: (2026)
Accurate, transferable, and verifiable machine-learned interatomic potentials for layered materials
di: Georgaras, Johnathan D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Georgaras, Johnathan D., et al.
Pubblicazione: (2025)
A practical guide to machine learning interatomic potentials -- Status and future
di: Jacobs, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jacobs, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Lessons from the trenches on evaluating machine-learning systems in materials science
di: Alampara, Nawaf, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alampara, Nawaf, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
AlphaCrystal-II: Distance matrix based crystal structure prediction using deep learning
di: Song, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Shotgun crystal structure prediction using machine-learned formation energies
di: Liu, Chang, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Recurrent neural networks and transfer learning for elasto-plasticity in woven composites
di: Ghane, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Large plastic deformation of voids in crystals
di: Smiri, Jalal, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Self-supervised learning for crystal property prediction via denoising
di: New, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)