Previsão da estrutura cristalina de moléculas orgânicas por amostragem de rede baseada em aprendizado de máquina e relaxamento de estrutura

Key Points

• O sucesso na previsão de estruturas cristalinas aumentou significativamente com o novo fluxo de trabalho em ML.
• O método restringe o espaço de busca para moléculas orgânicas, levando a previsões mais rápidas.
• A abordagem baseada em ML incorpora amostragem de rede e relaxamento de estrutura para melhor precisão.
• Essas descobertas sugerem que o aprendizado de máquina pode revolucionar as previsões em química estrutural.