Un cadre évolutif pour l'apprentissage des opérateurs de solution dépendants de la géométrie des équations différentielles partielles

Mathématiques, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
équations différentielles partielles   cartographie géométrique   opérateur neuronal   intelligence artificielle   efficacité computationnelle  

Introduction Ces dernières années, l’utilisation de méthodes numériques pour résoudre les équations aux dérivées partielles (Partial Differential Equations, PDEs) a joué un rôle crucial dans divers domaines tels que l’ingénierie et la médecine. Ces méthodes ont montré des résultats significatifs dans des applications telles que l’optimisation topol...

Prédiction et analyse complètes de l'essentialité des protéines humaines sur la base d'un modèle de langage pré-entrainé

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Sciences de la vie, Génie biologique,
modèle pré-entrainé   essentialité des protéines   apprentissage profond   biomédecine   biomarqueurs   pronostic du cancer   microprotéines  

Prédiction et analyse complète de l’essentialité des protéines humaines basée sur un modèle de langage pré-entraîné Contexte académique Les protéines essentielles humaines (Human Essential Proteins, HEPs) sont cruciales pour la survie et le développement des individus. Cependant, les méthodes expérimentales pour identifier les HEPs sont souvent coû...

Une approche d'apprentissage profond pour la génération rationnelle de ligands avec contrôle de la toxicité

Chimie, Chimie pharmaceutique, Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Sciences de la vie, Biochimie,
apprentissage profond   génération de ligands   contrôle de la toxicité   conception de médicaments   modèle computationnel   génération basée sur des blocs   optimisation moléculaire  

Application du Deep Learning à la génération de ligands ciblant des protéines : Proposition et validation du cadre DeepBlock Contexte et problèmes de recherche Dans le processus de découverte de médicaments, la recherche de molécules ligandes capables de se lier à des protéines spécifiques reste un objectif central. Cependant, les méthodes actuelle...

Solution symétrique au spin de l'équation de Schrödinger à plusieurs corps avec un réseau neuronal profond

Physique, Physique quantique, Chimie, Chimie computationnelle, Sciences de l'information, Intelligence artificielle,
réseaux neuronaux profonds   équation de Schrödinger   symétrie de spin   états quantiques   photochimie   systèmes multi-références   corrélation électronique  

Résolution de l’équation de Schrödinger à N corps avec application forcée de la symétrie de spin via un réseau de neurones profond : une percée méthodologique Dans le domaine de la physique quantique et de la chimie quantique, la description des systèmes électroniques à N corps reste un sujet central mais extrêmement complexe. La caractérisation pr...

Prédire la formation de cristaux à partir de précurseurs amorphes à l'aide de potentiels d'apprentissage profond

Science des matériaux, Matériaux inorganiques non métalliques, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
apprentissage profond   précurseurs amorphes   formation de cristaux   phases non cristallines   polymorphes   science des matériaux   paysage énergétique  

Prédire l’émergence de cristaux à partir de précurseurs amorphes : l’apprentissage profond révolutionne la science des matériaux Introduction Le processus de cristallisation à partir de matériaux amorphes revêt une importance majeure dans la nature et en laboratoire. Ce phénomène est omniprésent, allant des processus géologiques aux processus biolo...

Biocapteurs et biomarqueurs pour la détection du mal des transports

Chimie, Nanosciences, Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Neurologie, Médecine du sport, Sciences de la vie, Biochimie, Génie biologique, Biophysique,
mal des transports   biomarqueurs   biocapteurs   détection non invasive   surveillance en temps réel  

Explorer les biomarqueurs et les biocapteurs de la cinétose : une nouvelle approche pour résoudre les défis du diagnostic La cinétose (Motion Sickness, MS) est un syndrome communément ressenti par les humains lorsqu’ils sont soumis à des mouvements non naturels provoqués par des moyens de transport ou des environnements de réalité virtuelle (Virtua...