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Cuantificación de la incertidumbre en el modelado atomístico: Desde la teoría del funcional de la densidad con conciencia de incertidumbre hasta el aprendizaje automático 2025
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Cuantificación de la incertidumbre en el modelado atomístico: Desde la teoría del funcional de la densidad con conciencia de incertidumbre hasta el aprendizaje automático 2025

01 dic. 202509:00 AM-06:00 PM (expected)Lausanne, SwitzerlandDelegates Asistentes

Descripción

El evento titulado 'Cuantificación de la Incertidumbre en Modelado Atomístico: De la Teoría del Funcional de la Densidad Consciente de la Incertidumbre al Aprendizaje Automático' se llevará a cabo en CECAM-HQ en Lausana, Suiza, del 25 al 28 de noviembre de 2025. Este encuentro reunirá a investigadores y profesionales líderes en los campos de la ciencia computacional de materiales y el aprendizaje automático para explorar el papel crítico de la cuantificación de la incertidumbre en el modelado a escala atómica. Los participantes participarán en discusiones sobre los últimos avances en la teoría del funcional de la densidad consciente de la incertidumbre y su integración con técnicas de aprendizaje automático.

Destacados

Enfoque en la cuantificación de la incertidumbre en la modelización atomística. Integración de la teoría del funcional de la densidad con el aprendizaje automático. Debates sobre la propagación del error en simulaciones multiescala. Exploración de la teoría del funcional de la densidad con conciencia de la incertidumbre. Avances en aplicaciones de aprendizaje automático para la ciencia de materiales. Estrategias para equilibrar los errores en simulaciones de DFT. Desarrollo de métodos de estimación de incertidumbre en el aprendizaje automático atomístico. Aplicaciones de la cuantificación de incertidumbre en la modelización atomística. Estrategias de aprendizaje activo para la construcción de conjuntos de datos robustos. Debates colaborativos que dan forma al futuro de la cuantificación de incertidumbre en la modelización atomística.

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Etiquetas

# science# Workshop# Machine Learn# theory# atomistic

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