Beyond Static Molecules: Modeling Quantum Fluctuations in Complex Molecular Environments

Comprehensive Quantum Framework for Describing Retarded and Non-Retarded Molecular Interactions in External Electric Fields

Auteurs: Karimpour, Mohammad Reza; Fedorov, Dmitry V.; Tkatchenko, Alexandre
Publié dans: PHYSICAL REVIEW RESEARCH, Numéro 26431564, 2022, Page(s) 013011, ISSN 2643-1564
Éditeur: APS
DOI: 10.48550/arxiv.2103.16410

Coulomb interactions between dipolar quantum fluctuations in van der Waals bound molecules and materials

Auteurs: Martin Stöhr, Mainak Sadhukhan, Yasmine S. Al-Hamdani, Jan Hermann & Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Nature communications, Numéro 20411723, 2021, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-020-20473-w

Density Functional Model for van der Waals Interactions: Unifying Many-Body Atomic Approaches with Nonlocal Functionals

Auteurs: Hermann, Jan and Tkatchenko, Alexandre
Publié dans: Phys. Rev. Lett., Numéro 10797114, 2020, ISSN 1079-7114
Éditeur: APS
DOI: 10.1103/physrevlett.124.146401

Colossal Enhancement of Atomic Force Response in van der Waals Materials Arising from Many-Body Electronic Correlations

Auteurs: Paul Hauseux, Alberto Ambrosetti, Stéphane P. A. Bordas, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Phys. Rev. Lett., Numéro 10797114, 2022, ISSN 1079-7114
Éditeur: APS
DOI: 10.1103/physrevlett.128.106101

Dynamical strengthening of covalent and non-covalent molecular interactions by nuclear quantum effects at finite temperature

Auteurs: Huziel E. Sauceda, Valentin Vassilev-Galindo, Stefan Chmiela, Klaus-Robert Müller & Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Nature communications, Numéro 20411723, 2021, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-020-20212-1

QM7-X, a comprehensive dataset of quantum-mechanical properties spanning the chemical space of small organic molecules

Auteurs: Johannes Hoja, Leonardo Medrano Sandonas, Brian G. Ernst, Alvaro Vazquez-Mayagoitia, Robert A. DiStasio Jr. & Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Scientific Data, Numéro 20524463, 2021, ISSN 2052-4463
Éditeur: Nature Portfolio
DOI: 10.1038/s41597-021-00812-2

Improving molecular force fields across configurational space by combining supervised and unsupervised machine learning

Auteurs: Gregory Fonseca, Igor Poltavsky, Valentin Vassilev-Galindo, and Alexandre Tkatchenko
Publié dans: J. Chem. Phys., Numéro 00219606, 2021, ISSN 0021-9606
Éditeur: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/5.0035530

BIGDML—Towards accurate quantum machine learning force fields for materials.

Auteurs: Huziel E. Sauceda, Luis E. Gálvez-González, Stefan Chmiela, Lauro Oliver Paz-Borbón, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Nat Commun, Numéro 20411723, 2022, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-022-31093-x

Optical van-der-Waals forces in molecules: from electronic Bethe-Salpeter calculations to the many-body dispersion model

Auteurs: Alberto Ambrosetti, Paolo Umari, Pier Luigi Silvestrelli, Joshua Elliott & Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Nature communications, Numéro 20411723, 2022, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-022-28461-y

Accurate Many-Body Repulsive Potentials for Density-Functional Tight Binding from Deep Tensor Neural Networks

Auteurs: Martin StöhrMartin Stöhr, Leonardo Medrano Sandonas, and Alexandre Tkatchenko
Publié dans: J. Phys. Chem. Lett., Numéro 19487185, 2020, ISSN 1948-7185
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jpclett.0c01307

Nonadditivity of the Adsorption Energies of Linear Acenes on Au(111): Molecular Anisotropy and Many-Body Effects

Auteurs: Friedrich MaassFriedrich Maass, Mohsen Ajdari, Fairoja Cheenicode Kabeer, Maximilian Vogtland, Alexandre Tkatchenko, and Petra Tegeder
Publié dans: J. Phys. Chem. Lett., Numéro 19487185, 2019, ISSN 1948-7185
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jpclett.9b00265

Four-Dimensional Scaling of Dipole Polarizability in Quantum Systems

Auteurs: Péter Szabó; Szabolcs Góger; Jorge Charry; Mohammad Reza Karimpour; Dmitry V. Fedorov; Alexandre Tkatchenko
Publié dans: PHYSICAL REVIEW LETTERS, Numéro 10797114, 2022, ISSN 1079-7114
Éditeur: APS
DOI: 10.1103/physrevlett.128.070602

Quantum-mechanical force balance between multipolar dispersion and Pauli repulsion in atomic van der Waals dimers

Auteurs: Ornella Vaccarelli, Dmitry V. Fedorov, Martin Stöhr, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Physical Review Research, Numéro 3/3, 2021, ISSN 2643-1564
Éditeur: APS
DOI: 10.1103/physrevresearch.3.033181

Challenges for Machine Learning Force Fields in Reproducing Potential Energy Surfaces of Flexible Molecules

Auteurs: Valentin Vassilev-Galindo, Gregory Fonseca, Igor Poltavsky, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: J. Chem. Phys., Numéro 00219606, 2021, ISSN 0021-9606
Éditeur: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/5.0038516

Combining Machine Learning and Computational Chemistry for Predictive Insights Into Chemical Systems

Auteurs: John A. Keith, Valentin Vassilev-Galindo, Bingqing Cheng, Stefan Chmiela, Michael Gastegger, Klaus-Robert Müller, and Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Chem. Rev., Numéro 00092665, 2021, ISSN 0009-2665
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.chemrev.1c00107

Machine Learning Force Fields

Auteurs: Oliver T Unke, Stefan Chmiela, Huziel E Sauceda, Michael Gastegger, Igor Poltavsky, Kristof T Schütt, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller
Publié dans: Chemical Reviews, Numéro 15206890, 2021, ISSN 1520-6890
Éditeur: ACS
DOI: 10.1021/acs.chemrev.0c01111

Catalysis beyond frontier molecular orbitals: Selectivity in partial hydrogenation of multi-unsaturated hydrocarbons on metal catalysts

Auteurs: Wei Liu, Yingda Jiang, Karl-Heinz Dostert, Casey P. O’Brien, Wiebke Riedel, Aditya Savara, Swetlana Schauermann, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Science Advances, Numéro 3/7, 2017, Page(s) e1700939, ISSN 2375-2548
Éditeur: American Association for the Advancement of Science
DOI: 10.1126/sciadv.1700939

Tailoring van der Waals dispersion interactions with external electric charges

Auteurs: Andrii Kleshchonok, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Nature Communications, Numéro 9/1, 2018, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-018-05407-x

Performance of various density-functional approximations for cohesive properties of 64 bulk solids

Auteurs: Guo-Xu Zhang, Anthony M Reilly, Alexandre Tkatchenko, Matthias Scheffler
Publié dans: New Journal of Physics, Numéro 20/6, 2018, Page(s) 063020, ISSN 1367-2630
Éditeur: Institute of Physics Publishing
DOI: 10.1088/1367-2630/aac7f0

Machine learning of accurate energy-conserving molecular force fields

Auteurs: Stefan Chmiela, Alexandre Tkatchenko, Huziel E. Sauceda, Igor Poltavsky, Kristof T. Schütt, Klaus-Robert Müller
Publié dans: Science Advances, Numéro 3/5, 2017, Page(s) e1603015, ISSN 2375-2548
Éditeur: American Association for the Advancement of Science
DOI: 10.1126/sciadv.1603015

Long-Range Repulsion Between Spatially Confined van der Waals Dimers

Auteurs: Mainak Sadhukhan, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Physical Review Letters, Numéro 118/21, 2017, ISSN 0031-9007
Éditeur: American Physical Society
DOI: 10.1103/PhysRevLett.118.210402

Sadhukhan and Tkatchenko Reply:

Auteurs: Mainak Sadhukhan, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Physical Review Letters, Numéro 120/25, 2018, ISSN 0031-9007
Éditeur: American Physical Society
DOI: 10.1103/PhysRevLett.120.258902

Towards exact molecular dynamics simulations with machine-learned force fields

Auteurs: Stefan Chmiela, Huziel E. Sauceda, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Nature Communications, Numéro 9/1, 2018, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-018-06169-2

SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials

Auteurs: K. T. Schütt, H. E. Sauceda, P.-J. Kindermans, A. Tkatchenko, K.-R. Müller
Publié dans: The Journal of Chemical Physics, Numéro 148/24, 2018, Page(s) 241722, ISSN 0021-9606
Éditeur: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/1.5019779

Structure and Stability of Molecular Crystals with Many-Body Dispersion-Inclusive Density Functional Tight Binding

Auteurs: Majid Mortazavi, Jan Gerit Brandenburg, Reinhard J. Maurer, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: The Journal of Physical Chemistry Letters, Numéro 9/2, 2018, Page(s) 399-405, ISSN 1948-7185
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jpclett.7b03234

Quantum-Mechanical Relation between Atomic Dipole Polarizability and the van der Waals Radius

Auteurs: Dmitry V. Fedorov, Mainak Sadhukhan, Martin Stöhr, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Physical Review Letters, Numéro 121/18, 2018, ISSN 0031-9007
Éditeur: American Physical Society
DOI: 10.1103/PhysRevLett.121.183401

Molecular force fields with gradient-domain machine learning: Construction and application to dynamics of small molecules with coupled cluster forces

Auteurs: Huziel E. Sauceda, Stefan Chmiela, Igor Poltavsky, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: The Journal of Chemical Physics, Numéro 150/11, 2019, Page(s) 114102, ISSN 0021-9606
Éditeur: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/1.5078687

sGDML: Constructing accurate and data efficient molecular force fields using machine learning

Auteurs: Stefan Chmiela, Huziel E. Sauceda, Igor Poltavsky, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Computer Physics Communications, Numéro 240, 2019, Page(s) 38-45, ISSN 0010-4655
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cpc.2019.02.007

Understanding non-covalent interactions in larger molecular complexes from first principles

Auteurs: Yasmine S. Al-Hamdani, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: The Journal of Chemical Physics, Numéro 150/1, 2019, Page(s) 010901, ISSN 0021-9606
Éditeur: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/1.5075487

Reliable and practical computational description of molecular crystal polymorphs

Auteurs: Johannes Hoja, Hsin-Yu Ko, Marcus A. Neumann, Roberto Car, Robert A. DiStasio, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Science Advances, Numéro 5/1, 2019, Page(s) eaau3338, ISSN 2375-2548
Éditeur: AAAS
DOI: 10.1126/sciadv.aau3338

SchNetPack: A Deep Learning Toolbox For Atomistic Systems

Auteurs: K. T. Schütt, P. Kessel, M. Gastegger, K. A. Nicoli, A. Tkatchenko, K.-R. Müller
Publié dans: Journal of Chemical Theory and Computation, Numéro 15/1, 2018, Page(s) 448-455, ISSN 1549-9618
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jctc.8b00908

Quantum mechanics of proteins in explicit water: The role of plasmon-like solute-solvent interactions

Auteurs: Martin Stöhr, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Science Advances, Numéro 5/12, 2019, Page(s) eaax0024, ISSN 2375-2548
Éditeur: AAAS
DOI: 10.1126/sciadv.aax0024

Non-covalent interactions across organic and biological subsets of chemical space: Physics-based potentials parametrized from machine learning

Auteurs: Tristan Bereau, Robert A. DiStasio, Alexandre Tkatchenko, O. Anatole von Lilienfeld
Publié dans: The Journal of Chemical Physics, Numéro 148/24, 2018, Page(s) 241706, ISSN 0021-9606
Éditeur: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/1.5009502

Electronic Exchange and Correlation in van der Waals Systems: Balancing Semilocal and Nonlocal Energy Contributions

Auteurs: Jan Hermann, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Journal of Chemical Theory and Computation, Numéro 14/3, 2018, Page(s) 1361-1369, ISSN 1549-9618
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jctc.7b01172

Impact of nuclear vibrations on van der Waals and Casimir interactions at zero and finite temperature

Auteurs: Prashanth S. Venkataram, Jan Hermann, Teerit J. Vongkovit, Alexandre Tkatchenko, Alejandro W. Rodriguez
Publié dans: Science Advances, Numéro 5/11, 2019, Page(s) eaaw0456, ISSN 2375-2548
Éditeur: American Association for the Advancement of Science
DOI: 10.1126/sciadv.aaw0456

Exploring Chemical Compound Space with Quantum-Based Machine Learning

Auteurs: O. Anatole von Lilienfeld, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Nat Rev Chem, Numéro 23973358, 2020, ISSN 2397-3358
Éditeur: Nature Portfolio
DOI: 10.1038/s41570-020-0189-9

Machine learning for molecular simulation

Auteurs: Frank Noé, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller, Cecilia Clementi
Publié dans: Annual Review of Physical Chemistry, Numéro 15451593, 2020, ISSN 1545-1593
Éditeur: Annual Reviews
DOI: 10.1146/annurev-physchem-042018-052331

DFTB+, a software package for efficient approximate density functional theory based atomistic simulations

Auteurs: B. Hourahine, B. Aradi, V. Blum, F. Bonafé, A. Buccheri, C. Camacho, C. Cevallos, M. Y. Deshaye, T. Dumitrică, A. Dominguez, S. Ehlert, M. Elstner, T. van der Heide, J. Hermann, S. Irle, J. J. Kranz, C. Köhler, T. Kowalczyk, T. Kubař, I. S. Lee, V. Lutsker, R. J. Maurer, S. K. Min, I. Mitchell, C. Negre, T. A. Niehaus, A. M. N. Niklasson, A. J. Page, A. Pecchia, G. Penazzi, M. P. Persson, J.
Publié dans: The Journal of Chemical Physics, Numéro 152/12, 2020, Page(s) 124101, ISSN 0021-9606
Éditeur: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/1.5143190

Theory and practice of modeling van der Waals interactions in electronic-structure calculations

Auteurs: Martin Stöhr, Troy Van Voorhisb and Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Chemical Society Reviews, Numéro 03060012, 2019, ISSN 0306-0012
Éditeur: Royal Society of Chemistry
DOI: 10.1039/c9cs00060g

Interactions between large molecules pose a puzzle for reference quantum mechanical methods

Auteurs: Yasmine S. Al-Hamdani, Péter R. Nagy, Andrea Zen, Dennis Barton, Mihály Kállay, Jan Gerit Brandenburg & Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Nat. Commun., Numéro 20411723, 2021, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-021-24119-3

i-PI 2.0: A universal force engine for advanced molecular simulations

Auteurs: Venkat Kapil, Mariana Rossi, Ondrej Marsalek, Riccardo Petraglia, Yair Litman, Thomas Spura, Bingqing Cheng, Alice Cuzzocrea, Robert H. Meißner, David M. Wilkins, Benjamin A. Helfrecht, Przemysław Juda, Sébastien P. Bienvenue, Wei Fang, Jan Kessler, Igor Poltavsky, Steven Vandenbrande, Jelle Wieme, Clemence Corminboeuf, Thomas D. Kühne, David E. Manolopoulos, Thomas E. Markland, Jeremy O. Rich
Publié dans: Computer Physics Communications, Numéro 236, 2019, Page(s) 214-223, ISSN 0010-4655
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cpc.2018.09.020

Advances in Density-Functional Calculations for Materials Modeling

Auteurs: Reinhard J. Maurer, Christoph Freysoldt, Anthony M. Reilly, Jan Gerit Brandenburg, Oliver T. Hofmann, Torbjörn Björkman, Sébastien Lebègue, and Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Annual Review of Materials Research, Numéro 15317331, 2019, ISSN 1531-7331
Éditeur: Annual Reviews, Inc.
DOI: 10.1146/annurev-matsci-070218-010143

From quantum to continuum mechanics in the delamination of atomically-thin layers from substrates

Auteurs: Hauseux, P., Nguyen, TT., Ambrosetti, A,Saleme Ruiz, K., Bordas, S., Tkatchenko, A.
Publié dans: Nature Communications, Numéro 20411723, 2020, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-020-15480-w

Molecular Interactions Induced by a Static Electric Field in Quantum Mechanics and Quantum Electrodynamics

Auteurs: Mohammad Reza Karimpour; Dmitry V. Fedorov; Alexandre Tkatchenko
Publié dans: J. Phys. Chem. Lett., Numéro 19487185, 2022, ISSN 1948-7185
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jpclett.1c04222

Many-Body Descriptors for Predicting Molecular Properties with Machine Learning: Analysis of Pairwise and Three-Body Interactions in Molecules

Auteurs: Wiktor Pronobis, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller
Publié dans: Journal of Chemical Theory and Computation, Numéro 14/6, 2018, Page(s) 2991-3003, ISSN 1549-9618
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jctc.8b00110

Fine-Structure Constant Connects Electronic Polarizability and Geometric van-der-Waals Radius of Atoms

Auteurs: Alexandre Tkatchenko, Dmitry V. Fedorov, and Matteo Gori
Publié dans: Journal of Physical Chemistry Letters, Numéro 19487185, 2021, ISSN 1948-7185
Éditeur: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jpclett.1c02461

Anisotropic van der Waals Dispersion Forces in Polymers: Structural Symmetry Breaking Leads to Enhanced Conformational Search

Auteurs: Mario Galante, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: 2021
Éditeur: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2110.06646

Second Quantization Approach to Many-Body Dispersion Interactions

Auteurs: Matteo Gori, Philip Kurian, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: arxiv, 2022
Éditeur: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2205.11549

Direct Measurement of Nonadditive van der Waals Forces From Graphene Nanostacks

Auteurs: Alexandre Tkatchenko, Pavlo Gordiichuk, Alberto Ambrosetti, Michael Strano
Publié dans: Numéro 26935015, 2022, ISSN 2693-5015
Éditeur: Research Square
DOI: 10.21203/rs.3.rs-1155685/v1

Accurate global machine learning force fields for molecules with hundreds of atoms

Auteurs: Stefan Chmiela, Valentin Vassilev-Galindo, Oliver T. Unke, Adil Kabylda, Huziel E. Sauceda, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller
Publié dans: arxiv, 2022
Éditeur: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2209.14865

Accurate Machine Learned Quantum-Mechanical Force Fields for Biomolecular Simulations

Auteurs: Oliver T. Unke, Martin Stöhr, Stefan Ganscha, Thomas Unterthiner, Hartmut Maennel, Sergii Kashubin, Daniel Ahlin, Michael Gastegger, Leonardo Medrano Sandonas, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller
Publié dans: arxiv, 2022
Éditeur: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2205.08306

"Quantum Mechanics Enables ""Freedom of Design"" in Molecular Property Space"

Auteurs: Leonardo Medrano Sandonas, Johannes Hoja, Brian G. Ernst, Alvaro Vazquez-Mayagoitia, Robert A. DiStasio Jr., and Alexandre Tkatchenko
Publié dans: 2021
Éditeur: ChemRxiv
DOI: 10.26434/chemrxiv-2021-q9rc2

Towards Linearly Scaling and Chemically Accurate Global Machine Learning Force Fields for Large Molecules

Auteurs: Adil Kabylda, Valentin Vassilev-Galindo, Stefan Chmiela, Igor Poltavsky, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: arxiv, 2022
Éditeur: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2209.03985

Machine Learning Meets Quantum Physics

Auteurs: KT Schütt, S Chmiela, OA von Lilienfeld, A Tkatchenko, K Tsuda, KR Müller
Publié dans: Lecture Notes in Physics, Numéro 16166361, 2020, ISSN 1616-6361
Éditeur: Springer Nature

van der Waals Interactions in Material Modelling

Auteurs: Jan Hermann, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Handbook of Materials Modeling - Methods: Theory and Modeling, 2018, Page(s) 1-33, ISBN 978-3-319-42913-7
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-42913-7_6-1

Construction of Machine Learned Force Fields with Quantum Chemical Accuracy: Applications and Chemical Insights

Auteurs: Huziel E. Sauceda, Stefan Chmiela, Igor Poltavsky, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko
Publié dans: Lecture Notes in Physics, 2020, ISBN 978-3-030-40245-7
Éditeur: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-40245-7_14

Quantum-Chemical Insights from Interpretable Atomistic Neural Networks

Auteurs: Kristof T. Schütt, Michael Gastegger, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller
Publié dans: Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning, Numéro 11700, 2019, Page(s) 311-330, ISBN 978-3-030-28953-9
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-28954-6_17

Learning representations of molecules and materials with atomistic neural networks

Auteurs: Kristof T. Schütt, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller
Publié dans: 2018
Éditeur: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-40245-7_11

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