Machine Learning applied to Reactivity: combination of HDNNs with ReaxFF

Información del proyecto

MaLeR

Identificador del acuerdo de subvención: 798129

DOI

10.3030/798129

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 21 Marzo 2018

Fecha de inicio 1 Diciembre 2018

Fecha de finalización 30 Noviembre 2020

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 165 598,80

Aportación de la UE

€ 165 598,80

Coordinado por

SOFTWARE FOR CHEMISTRY & MATERIALS BV
Netherlands

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Publicaciones

Peer reviewed articles (3)

New Insights into the Catalytic Activity of Cobalt Orthophosphate Co 3 (PO 4 ) 2 from Charge Density Analysis

Autores: Helena Keil, Matti Hellström, Claudia Stückl, Regine Herbst‐Irmer, Jörg Behler, Dietmar Stalke
Publicado en: Chemistry – A European Journal, Edición 25/69, 2019, Página(s) 15786-15794, ISSN 0947-6539
Editor: John Wiley & Sons Ltd.
DOI: 10.1002/chem.201902303

Temperature effects on the ionic conductivity in concentrated alkaline electrolyte solutions

Autores: Yunqi Shao, Matti Hellström, Are Yllö, Jonas Mindemark, Kersti Hermansson, Jörg Behler, Chao Zhang
Publicado en: Physical Chemistry Chemical Physics, Edición 22/19, 2020, Página(s) 10426-10430, ISSN 1463-9076
Editor: Royal Society of Chemistry
DOI: 10.1039/c9cp06479f

PiNN: A Python Library for Building Atomic Neural Networks of Molecules and Materials

Autores: Yunqi Shao, Matti Hellström, Pavlin D. Mitev, Lisanne Knijff, Chao Zhang
Publicado en: Journal of Chemical Information and Modeling, Edición 60/3, 2020, Página(s) 1184-1193, ISSN 1549-9596
Editor: American Chemical Society
DOI: 10.1021/acs.jcim.9b00994