Türkiye'nin İlk Ücretsiz Online Kimya Dergisi
Fotoğraf: Modelin yapısı. Bir sinir ağı, yarı ampirik(deneysel) bir kuantum Hamiltonian’ı tahmin etmek için moleküler bir geometriyi işler, bu da daha sonra çeşitli kimyasal özellikleri tahmin etmek için kendi kendine tutarlı bir şekilde çözülür. (Kipton Barros, Los Alamos Ulusal Laboratuvarı) Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı’nda yayımlanan yeni bir çalışmada, Los...
Fotoğraf: Metal Organik Kafesler (MOF’lar), organik ligandlara bağlı inorganik metal iyonlarından sentezlenen gözenekli ve kristalli bir malzeme sınıfıdır. HKUST-1 ve MIL-100 (Fe) olmak üzere iki tür malzeme gösterilmiştir. Yapay zeka tekniğiyle makine öğrenimi, kimyasal ayırma, adsorpsiyon, kataliz ve algılamada önemli uygulamaları olan Metal-Organik Kafesler (MOF’lar) olarak bilinen son derece derecede...
Görsel: Giriş kırınım paterninin belirli bir sınıfa ait olma olasılığını hesaplayan sinir ağının iç çalışmalarının gösterimi. Vecchio Lab/Science California San Diego Üniversitesi’ndeki nano mühendisler, alaşımlar, proteinler ve farmasötikler de dahil olmak üzere çeşitli malzeme ve moleküllerin kristal yapılarını belirlemek için daha az emek gerektiren bilgisayarlı bir yöntem geliştirdiler. Yöntemde, elektron...
Japonya merkezli Sumitomo Dainippon Pharma adlı şirketin, makine öğrenimi ile geliştirdiği ilk ilaç olan DSP-1181’in, klinik çalışmalarda kullanılmaya başlanacağı duyuruldu. Makine öğreniminin devrim yaratması beklenen sektörlerden birisi de Tıp diyebiliriz. Gelen yeni haberlere göre, makine öğrenimi ile geliştirilen ilk ilaç, insanlar üzerinde test edilmek üzere. Yeni geliştirilen bir ilacın insan...
Fotoğraf : Alexander J. Norquist, Vanadyum Borat kompleksinin kristal yapısı. Kırmızı = O, Mavi = B, Gri = H, Yeşil = VO5 Genellikle makine öğreniminin kimyacıların yerini alabileceği düşünülmektedir. Örneğin, sezgilerini ve bilgilerini kullanan bir kimyager yerine, makine öğrenim algoritmaları istenen materyallerin oluşturulmasında olası olan reaktifleri tahmin edebilir. Ancak insanlar...
Fotoğraf : Sigma moleküler orbitalleri (mavi ve tan) su (solda), amonyak (ortada) ve bir su kümesinde (sağda) benzer görünür. Yeni makine öğrenme algoritması, birçok farklı molekülde özelliklerin tahmininde bulunmak için kullanılabilir. Kimyacılar, atomların veya moleküllerin yapısal ve elektronik özelliklerini modellemek istediklerinde, genellikle yoğunluk fonksiyonel teorisi (DFT) olarak adlandırılan bir hesaplama...
Görsel : Sigma moleküler orbitalleri (mavi ve tan) su (solda), amonyak (ortada) ve bir su kümesinde (sağda) benzer görünür. Yeni makine öğrenme algoritması, birçok farklı molekülde özelliklerin tahmininde bulunmak için kullanılabilir. Kimyacılar, atomların veya moleküllerin yapısal ve elektronik özelliklerini modellemek istediklerinde, genellikle yoğunluk fonksiyonel teorisi (DFT) olarak adlandırılan bir hesaplama...
