An evolutionary variational autoencoder for perovskite discovery

Machine learning (ML) techniques emerged as viable means for novel materials discovery and target property determination. At the vanguard of discoverable energy materials are perovskite crystalline materials, which are known for their robust design space and multifunctionality. Previous efforts for...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Frontiers in materials Ročník 10
Hlavní autoři:	Chenebuah, Ericsson Tetteh, Nganbe, Michel, Tchagang, Alain Beaudelaire
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Frontiers Media S.A 22.09.2023
Témata:	deep evolutionary learning density functional theory (DFT) genetic algorithm inverse design machine learning (ML) variational autoencoder (VAE)
ISSN:	2296-8016, 2296-8016
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!