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Kevin Kazuki Huguenin-Dumittan

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Publications associées (7)

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Mathematical Analysis and Optimization of Features for Atomistic Machine Learning

Kevin Kazuki Huguenin-Dumittan

Computational methods at the atomic scale based on machine learning have been a fruitful research field in the past decade by merging the advantages of classical and quantum mechanical approaches. While parts of the field are already reaching a mature stat ...

EPFL2025

Adaptive energy reference for machine-learning models of the electronic density of states

Michele Ceriotti, Federico Grasselli, Kevin Kazuki Huguenin-Dumittan, Sanggyu Chong

The electronic density of states (DOS) provides information regarding the distribution of electronic energy levels in a material, and can be used to approximate its optical and electronic properties and therefore guide computational materials design. Given ...

2025

Fast and flexible long-range models for atomistic machine learning

Michele Ceriotti, Kevin Kazuki Huguenin-Dumittan, Philip Robin Loche

Most atomistic machine learning (ML) models rely on a locality ansatz and decompose the energy into a sum of short-ranged, atom-centered contributions. This leads to clear limitations when trying to describe problems that are dominated by long-range physic ...

2025

Unités associées (1)

Laboratoire de science computationnelle et modélisation

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