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Couvre les fondements de la théorie des groupes en physique, en se concentrant sur les symétries et les transformations laissant les équations physiques inchangées.
Explore les représentations de l'environnement chimique, les corrélations symétriques et les applications d'apprentissage automatique à l'échelle atomique.
Explore la méthodologie MODNet pour les prévisions des biens matériels, en mettant l'accent sur la sélection des caractéristiques et l'apprentissage supervisé.
Couvre la construction de produits tenseurs de représentations, la recherche de bases correctes pour les matrices et l'importance de la symétrie dans les problèmes de physique.
Introduit des concepts clés en matière de droits de l'homme, explore la discrimination, les normes sociales et l'impact des algorithmes sur les droits.
S'oriente vers l'apprentissage automatique d'inspiration physique pour la découverte de matériaux, mettant l'accent sur la modélisation à l'échelle atomique, la thermodynamique, les énergies libres anharmoniques et la symétrie dans les modèles d'apprentissage automatique.
