Simulação por ML abre novas fronteiras no estudo dos processos químicos causados pela luz

Físicos desenvolveram uma estrutura de deep learning capaz de prever as propriedades químicas das moléculas, sem ser necessário fazer os complicados cálculos ditados pela química quântica. Com isso, foi possível simular as interações com a luz na escala de tempo na qual os processos fotoquímicos ocorrem, usando uma fração dos recursos computacionais originalmente necessários.

Dicionários em Python

Aprenda criar e inicializar dicionários em Python. Assim como, executar operações de inserção e remoção, pesquisa e iteração nos valores com técnicas de loop e armazenamento.

Potencial medicamento desenvolvido por IA chega na etapa pré-clínica de validação em prazo curtíssimo

Usando um modelo desenvolvido a partir dos conceitos de redes neurais adversariais generativas, os pesquisadores desenvolveram seis novas moléculas potenciais em apenas 21 dias. Uma das moléculas revelou propriedades farmacocinéticas favoráveis em ratos, podendo seguir adiante para a fase pré-clínica de validação de medicamentos.

Método combina rede neural convolucional e sistema de tracking para monitoramento automático do trânsito a partir de câmeras

Usando uma popular rede neural convolucional como arcabouço, os pesquisadores incluíram modificações para o problema estudado, tornando-a capaz de identificar veículos em movimento em situações de tráfego intenso, e também prever sua direção de deslocamento. O módulo pode ser acoplado a outros sistemas de nível mais alto com o objetivo de automatizar o gerenciamento de tráfego.