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Die Planung von Material‑Synthesen bleibt ein entscheidender Engpass in der KI‑gestützten Materialforschung. Sie erfordert nicht nur die Au…

In der Materialforschung hat Künstliche Intelligenz bereits große Fortschritte erzielt, vor allem bei kristallinen und polymeren Systemen…

Die neu entwickelte Methode naPINN (Noise‑Adaptive Physics‑Informed Neural Network) setzt neue Maßstäbe für die Analyse von Messdaten, die…

In der Welt der computergestützten Materialforschung gibt es bislang kaum Werkzeuge, die die echte, iterative Natur des Entdeckungsprozesse…

DataScribe ist eine neue, cloudbasierte Plattform, die Materialforschung auf ein neues Level hebt. Durch KI‑Native‑Technologie verbindet si…

Die neue AGAPI-Plattform von AtomGPT.org eröffnet Forschern einen völlig offenen Zugang zu einer Agenten-basierten KI-Umgebung, die mehr al…

Ein neues generatives KI‑Framework, das auf Quantenmechanik ausgerichtet ist, verspricht, die Materialentdeckung zu revolutionieren. Im Geg…

In Cambridge, Massachusetts, arbeitet das kompakte, mikrowellen‑große Gerät von Lila Sciences an der nächsten Generation von Materialien. D…

Die präzise Erzeugung von 3D‑Molekülgeometrien ist ein entscheidender Schritt in der Wirkstoffentwicklung und Materialforschung. Traditione…

Ein neues arXiv‑Veröffentlichung präsentiert ein innovatives Verfahren, um die Magnetisierung eines ferromagnetischen Materials exakt zu be…

Die Interpretierbarkeit von Machine‑Learning‑Modellen ist seit ihrer Einführung ein zentrales Problem, das gerade bei generativen Systemen…

Die rasante Entwicklung von atomistischen Simulationen hat die Entdeckung neuer Materialien beschleunigt, doch die Einrichtung und Fehlerbe…

Ein neues Framework, das große Sprachmodelle (LLMs) nutzt, verspricht, die experimentelle Forschung in der Materialwissenschaft drastisch z…

Um die nächste Generation von Technologien zu ermöglichen – von flüssiggekühlten Rechenzentren über hochauflösende digitale Bildschirme bis…

Die wachsende Nachfrage nach KI-Anwendungen in Bereichen wie Materialforschung, Molekülmodellierung und Klimawissenschaften hat die Datenvo…

In der Arzneimittelentwicklung und Materialforschung ist die Vorhersage von Molekülmerkmalen entscheidend, doch klassische Deep‑Learning‑An…

Graph Neural Networks (GNNs) haben sich als äußerst leistungsfähig bei der Vorhersage molekularer Eigenschaften erwiesen, indem sie die kom…

Die Wissenschaft erhält ein neues Werkzeug: CITE, ein umfangreiches Benchmark‑Set für heterogene Text‑attributed Graphen, das speziell auf…

In einer wegweisenden Studie aus dem arXiv‑Repository (ArXiv:2508.13251v1) wird ein neues KI‑Verfahren namens DIVE vorgestellt, das die Ent…