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Publications associées (7)

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Divide-and-conquer potentials enable scalable and accurate predictions of forces and energies in atomistic systems

Kevin Rossi, Andrea Anelli

In committee of experts strategies, small datasets are extracted from a larger one and utilised for the training of multiple models. These models' predictions are then carefully weighted so as to obtain estimates which are dominated by the model(s) that ar ...

Royal Soc Chemistry2023

Characterising Structure and Stability of Materials using Machine Learning

The search of novel materials using in-silico high-throughput screening is emerging as a fundamental step in the pipeline of materials discovery, but its low yields in terms of synthesisable structures limit its effectiveness. In order to isolate configura ...

EPFL2020

Learning the electronic density of states in condensed matter

Michele Ceriotti, Andrea Anelli, Chiheb Ben Mahmoud

The electronic density of states (DOS) quantifies the distribution of the energy levels that can be occupied by electrons in a quasiparticle picture and is central to modern electronic structure theory. It also underpins the computation and interpretation ...

AMER PHYSICAL SOC2020