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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do ABC (UFABC) | - |
Autor(es): dc.contributor | Brazilian Nanotechnol Natl Lab LNNano CNPEM | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.creator | Schleder, Gabriel Ravanhani | - |
Autor(es): dc.creator | Padilha, Antonio Claudio M. | - |
Autor(es): dc.creator | Rocha, Alexandre Reily [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Dalpian, Gustavo Martini | - |
Autor(es): dc.creator | Fazzio, Adalberto | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:09:59Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:09:59Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-01-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00781 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/196627 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/196627 | - |
Descrição: dc.description | In this perspective, we discuss computational advances in the last decades, both in algorithms as well as in technologies, that enabled the development, widespread use, and maturity of simulation methods for molecular and materials systems. Such advances led to the generation of large amounts of data, which required the creation of several computational databases. Within this scenario, with the democratization of data access, the field now encounters several opportunities for data-driven approaches toward chemical and materials problems. Specifically, machine learning methods for predictions of novel materials or properties are being increasingly used with great success. However, black box usage fails in many instances; several technical details require expert knowledge in order for the predictions to be useful, such as with descriptors and algorithm selection. These approaches represent a direction for further developments, notably allowing advances for both developed and emerging countries with modest computational infrastructures. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | Fed Univ ABC UFABC, Santo Andre, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Brazilian Nanotechnol Natl Lab LNNano CNPEM, Campinas, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ, Inst Fis Teor, Sao Paulo, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ, Inst Fis Teor, Sao Paulo, Brazil | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2017/18139-6 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 18/05565-0 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 17/02317-2 | - |
Formato: dc.format | 452-459 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Amer Chemical Soc | - |
Relação: dc.relation | Journal Of Chemical Information And Modeling | - |
???dc.source???: dc.source | Web of Science | - |
Título: dc.title | Ab lnitio Simulations and Materials Chemistry in the Age of Big Data | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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