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  Accelerating molecular materials discovery with machine-learning

Wengert, S., Kunkel, C., Margraf, J., & Reuter, K. (2021). Accelerating molecular materials discovery with machine-learning. In High-Performance Computing and Data Science in the Max Planck Society (pp. 40-41). Garching: Max Planck Computing and Data Facility. Retrieved from https://www.mpcdf.mpg.de/MPCDF_Brochure_2021.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-24D6-D Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-24D7-C
Genre: Buchkapitel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Wengert, Simon1, Autor           
Kunkel, Christian1, Autor           
Margraf, Johannes1, Autor           
Reuter, Karsten1, Autor           
Affiliations:
1Theory, Fritz Haber Institute, Max Planck Society, ou_634547              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Computational molecular design is posed to accelerate the discovery of new organic materials. A brute-force screening approach is ineffective to this end, however, due to the sheer size of chemical space and the non-trivial relation between device performance and molecular proper-ties. We tackle this challenge by combining physics and machine learning.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20212021
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 2
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: URI: https://www.mpcdf.mpg.de/MPCDF_Brochure_2021
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: High-Performance Computing and Data Science in the Max Planck Society
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Garching : Max Planck Computing and Data Facility
Seiten: 2 Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 40 - 41 Identifikator: -