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Ergebnisse für “Strukturvorhersage”
Forschung

<p>Neues Framework CaMol verbessert Molekülvorhersagen bei wenigen Daten</p> <p>Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich des Graph-Lernens präsentiert CaMol, ein innovatives System zur Vorhersage von Molekülmerkmalen, das besonders in Szenarien mit sehr wenigen gelabelten Daten glänzt. Die Autoren betonen, dass die Vorhersage von chemischen Eigenschaften – ein zentrales Element in der Wirkstoffentwicklung und der Proteinstrukturvorhersage – bislang stark von der Verfügbarkeit umfangreicher Datensätze abh
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>MOF-LLM: LLM-Framework für 3D-Strukturvorhersage von Metall-Organischen Rahmen</h1> <p>Metal‑organische Rahmen (MOFs) sind poröse Kristalle, die in Bereichen wie CO₂‑Abscheidung und Medikamentenabgabe eingesetzt werden. Trotz ihrer Bedeutung bleibt die genaue Vorhersage ihrer dreidimensionalen Struktur ein schwieriges Problem. Forscher haben nun MOF‑LLM entwickelt, ein erstes Large‑Language‑Model‑Framework, das speziell für die blockweise Vorhersage von MOF‑Strukturen optimiert ist.</p> <p>Das Training

arXiv – cs.LG