Maschinelles Lernen für nichta... Notiz

Maschinelles Lernen für nichtadiabatische Molekulardynamik: Best Practices und aktuelle Fortschritte

Das Verständnis von molekularen angeregten Zuständen ist entscheidend für Fortschritte in der organischen Chemie, der chemischen Biologie und der Materialwissenschaft. Dieses Wissen ist besonders wichtig für das Design von funktionalen Molekülen, die von der Natur inspiriert sind. Die photophysikalischen Eigenschaften von Chromophoren bestimmen ihr Verhalten und ihre Anwendungen. Die Erforschung dieser angeregten Zustände ermöglicht die Entwicklung neuartiger Materialien und bio-inspirierter Systeme.