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Machine-learned potentials for next-generation matter simulations

Friederich, Pascal ORCID iD icon 1,2; Häse, Florian; Proppe, Jonny; Aspuru-Guzik, Alán
1 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Nanotechnologie (INT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


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Originalveröffentlichung
DOI: 10.1038/s41563-020-0777-6
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Zitationen: 54
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Zitationen: 49
Dimensions
Zitationen: 78
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Nanotechnologie (INT)
Institut für Theoretische Informatik (ITI)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2021
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1476-1122, 1476-4660
KITopen-ID: 1000133835
HGF-Programm 43.31.01 (POF IV, LK 01) Multifunctionality Molecular Design & Material Architecture
Erschienen in Nature Materials
Verlag Nature Research
Band 20
Heft 6
Seiten 750-761
Nachgewiesen in Dimensions
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