检索结果-南通市图书馆

Accelerating material design with the generative toolkit for scientific discovery

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 1649-1654页

作者： Matteo Manica Jannis Born Joris Cadow Dimitrios Christofidellis Ashish Dave Dean Clarke Yves Gaetan Nana Teukam Giorgio Giannone Samuel C.Hoffman Matthew Buchan vijil chenthamarakshan Timothy Donovan Hsiang Han Hsu Federico Zipoli Oliver Schilter Akihiro Kishimoto Lisa Hamada Inkit Padhi Karl Wehden Lauren McHugh Alexy Khrabrov Payel Das Seiji Takeda John R.Smith IBM Research Europe-Zurich RüschlikonSwitzerland IBM Research-UK HursleyUK IBM Research-Yorktown Heights New YorkUSA IBM Research-Tokyo TokyoJapan IBM Research-Almaden San JoseUSA

With the growing availability of data within various scientific domains,generative models hold enormous potential to accelerate scientific *** harness powerful representations learned from datasets to speed up the formulation of novel hypotheses with the potential to impact material discovery *** present the Generative Toolkit for Scientific Discovery(GT4SD).This extensible open-source library enables scientists,developers,and researchers to train and use state-of-the-art generative models to accelerate scientific discovery focused on organic material design.

关键词： enable scientific formulation

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