Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.
Explore la méthodologie MODNet pour les prévisions des biens matériels, en mettant l'accent sur la sélection des caractéristiques et l'apprentissage supervisé.
Explore les tendances et les défis de la modélisation de systèmes moléculaires complexes à l'aide d'approches hiérarchiques à plusieurs échelles, couvrant les échelles de durée, les simulations atomistes et les techniques d'appariement des forces.
Explore les simulations moléculaires, les techniques d'échantillonnage améliorées, les coordonnées des réactions et les méthodes d'échantillonnage d'événements rares dans des systèmes complexes.
Explore les surfaces d'énergie potentielles dans les simulations de dynamique moléculaire et l'utilisation de méthodes mécaniques quantiques / moléculaires mixtes.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Explore les méthodes de calcul pour prédire les mécanismes thérapeutiques de la COVID-19 par la réépuration des médicaments et l'apprentissage automatique.
