Allegro

SchNetPack ドキュメント

AI モデル

原子系のための深層学習ライブラリです。ニューラルネットワークポテンシャルの構築とトレーニングのための柔軟なフレームワークを提供し、研究者が高度なAIモデルを使用してシミュレーションを実行し、分子特性を分析できるようにします。ドキュメントはRead the Docsでホストされています。SchNetPackは、原子系のための深層学習ライブラリです。ニューラルネットワークポテンシャルの構築とトレーニングのための柔軟なフレームワークを提供し、研究者が高度なAIモデルを使用してシミュレーションを実行し、分子特性を分析できるようにします。ドキュメントはRead the Docsでホストされています。

MACE Machine Learning Potentials

AI GitHub リポジトリ

高速かつ高精度な機械学習原子間ポテンシャルを提供するPythonライブラリです。高度な材料科学シミュレーションのために、高次の等変メッセージパッシングを利用しています。このツールは、トレーニング、評価をサポートし、材料科学や有機化学を含む様々なアプリケーション向けの事前学習済み基盤モデルを提供します。MACEは、高速かつ高精度な機械学習原子間ポテンシャルを提供するPythonライブラリです。高度な材料科学シミュレーションのために、高次の等変メッセージパッシングを利用しています。このツールは、トレーニング、評価をサポートし、材料科学や有機化学を含む様々なアプリケーション向けの事前学習済み基盤モデルを提供します。

MEGNet Framework

AI GitHub リポジトリ

MEGNetフレームワークは、結晶および分子の機械学習のために設計されたAIモデルです。温度や圧力などの状態変数を組み込み、転移学習を可能にし、化学的傾向を抽出します。このフレームワークは、オープンソースのコードとデータを提供することで、材料科学におけるデータサイズや解釈可能性といった機械学習の限界に対処します。

NobleAI

AI プラットフォーム

#227

エネルギー、化学、製造業向けに科学に基づいたAIソリューションを提供しています。このプラットフォームは、複雑な産業データを予測モデルと実用的なインサイトに変換します。物理学、化学の専門知識、高度な機械学習を組み合わせることで、企業が製品開発を加速し、利益率を向上させ、パフォーマンスを最適化するのに役立ちます。NobleAIは、エネルギー、化学、製造業向けに科学に基づいたAIソリューションを提供しています。このプラットフォームは、複雑な産業データを予測モデルと実用的なインサイトに変換します。物理学、化学の専門知識、高度な機械学習を組み合わせることで、企業が製品開発を加速し、利益率を向上させ、パフォーマンスを最適化するのに役立ちます。

Graphormer - Microsoft Research

AI モデル

分子モデリングタスク向けの深層学習パッケージであり、材料および創薬研究を加速します。分子動力学と物性予測をサポートし、将来的には反応予測や大規模分子モデリングの機能拡張も予定されています。グラフレベルの予測タスクにおいて、従来のグラフニューラルネットワークを上回る性能を発揮します。Graphormerは、分子モデリングタスク向けの深層学習パッケージであり、材料および創薬研究を加速します。分子動力学と物性予測をサポートし、将来的には反応予測や大規模分子モデリングの機能拡張も予定されています。グラフレベルの予測タスクにおいて、従来のグラフニューラルネットワークを上回る性能を発揮します。

Physics Informed Machine Learning

AI YouTube チャンネル

#187

このYouTubeチャンネルでは、データ駆動科学工学および物理情報機械学習に関するワークショップの動画を配信しています。時系列モデリング、ディープラーニング、データからの動的システムの発見などのトピックを探求できます。コンテンツは、科学計算およびAI分野の研究者や実務家を対象としています。

アミノ酸配列から高解像度の全原子3Dタンパク質構造を予測します。単一配列およびMSA条件付きモデルへのオープンアクセスを提供し、難しいターゲットに対する精度を向上させます。ESMFold2は、アミノ酸配列から高解像度の全原子3Dタンパク質構造を予測します。単一配列およびMSA条件付きモデルへのオープンアクセスを提供し、難しいターゲットに対する精度を向上させます。

GNoME Materials Discovery

AI GitHub リポジトリ

Google DeepMindのGNoMEは、新しい無機結晶の発見を加速する深層学習ツールです。材料の安定性を予測し、バッテリーや超伝導体などの将来技術に安定して利用可能な数百万もの新規化合物を特定します。