• Treffer 6 von 20
Zurück zur Trefferliste

Understanding and Machine Learning of Materials Properties with Quantum-Chemical Bonding Analysis

  • Bonds and local atomic environments are crucial descriptors for material properties. They have been used to create design rules for materials and are used as features in machine learning of material properties. This talk will show how our recently developed tools, that automatically perform quantum chemical bond analysis and enable the study of chemical bonds and local atomic environments, accelerate and improve the development of such heuristics and machine-learned models for materials properties.

Volltext Dateien herunterladen

  • Accelerate_George_24_08_2023.pdf
    eng

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Teilen auf Twitter Suche bei Google Scholar Anzahl der Zugriffe auf dieses Dokument
Metadaten
Autor*innen:Janine GeorgeORCiD
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:6 Materialchemie
6 Materialchemie / 6.0 Abteilungsleitung und andere
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Automation; Bonds; DFT
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Materialdesign
Veranstaltung:Accelerate Conference 2023
Veranstaltungsort:Toronto, Canada
Beginndatum der Veranstaltung:22.08.2023
Enddatum der Veranstaltung:25.08.2023
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:05.09.2023
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
Einverstanden
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.