Generación Abierta de Materiales con Aprendizaje por Refuerzo en Inferencia
Descubre cómo OMatG-IRL aplica aprendizaje por refuerzo en inferencia para generar materiales cristalinos estables, mejorando eficiencia y diversidad.
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Descubre RADII, el primer benchmark que mide la frontera de extrapolación en modelos generativos de materiales. ¿Hasta dónde pueden escalar?
Explora la revisión de modelos generativos, aprendizaje multimodal y bucles cerrados para el descubrimiento automatizado de materiales en diseño inverso.