Hierarchisches Deep Learning für skalierbare Molekulardynamik-Analyse
Die Analyse atomarer Trajektorien aus Molekulardynamik-Simulationen ist oft ein rechenintensives Unterfangen, insbesondere wenn keine etablierten quantitativen Merkmale vorliegen. Graph Neural Networks (GNNs) können die…