Explore la mécanique quantique, les systèmes à plusieurs corps, l'apprentissage automatique et les méthodes variationnelles pour une estimation efficace des propriétés quantiques.
Couvre la chaîne de Markov Monte Carlo et le rôle des réseaux neuronaux dans la représentation des états quantiques et l'approximation de l'état fondamental pour les systèmes de spins frustrés.
Explore la prédiction des réactions chimiques à l'aide de modèles générateurs et de transformateurs moléculaires, soulignant l'importance du traitement du langage moléculaire et de la stéréochimie.
Explore les modèles de transformateurs moléculaires, la cartographie des atomes, la planification de la synthèse de l'IA et le rôle transformateur des transformateurs dans la chimie.
Discute de la métastabilité, des transitions de phase, des limites approximatives de l'algorithme de transmission de messages et de l'efficacité de la dynamique de Langevin dans l'inférence à haute dimension.
Explore les réseaux neuraux pour la tomographie quantique de l'état, en se concentrant sur les systèmes hautement enchevêtrés, les programmes de formation et l'ajustement excessif.
Explore les solutions de réseau neuronal profond pour l'équation électronique Schrödinger et leur efficacité de calcul dans la physique de nombreux corps.
Discuter de la façon dont l'apprentissage de caractéristiques éparses peut conduire à une suradaptation dans les réseaux neuraux malgré des preuves empiriques de généralisation.
Explore la cartographie des atomes dans les réactions chimiques et la transition vers la grammaire réactionnelle à l'aide de l'architecture du transformateur.
Explore la prédiction des rendements de réaction avec des modèles d'apprentissage en profondeur et l'importance d'ensembles de données de haute qualité en chimie.
Explore les applications de l'IA dans la chimie, les hypergraphes, la synthèse rituelle en une seule étape et l'évaluation des modèles rétro-synthétiques.
Explore la synergie entre l'apprentissage automatique et les neurosciences, en montrant comment les réseaux neuronaux profonds peuvent prédire les réponses neuronales et les défis rencontrés par l'IA en robotique.
