Modèles IA
AlphaFold 3 est un modèle d'IA développé par Google DeepMind qui prédit les structures et interactions des protéines, accélérant considérablement la recherche biologique et la…
Le top des Modèles IA en Découverte scientifique et outils de laboratoire
20 outilsDécouvrez les meilleurs Modèles IA — des transformateurs de langage comme DistilGPT2 et Claude Opus aux systèmes avancés tels que GPT-5.6: Frontier intelligence et Gemini 3.1 Pro par Google DeepMind, c'est ici que les développeurs et chercheurs explorent des outils qui améliorent leurs projets : générer du texte semblable à celui des humains, construire des agents conversationnels, développer des algorithmes complexes et repousser les limites des capacités de l'IA. Parcourez 20 Modèles IA couvrant Modèles d'IA et LLM, Autres outils IA, Plateformes de machine learning, Générateurs d'images IA et Outils de vision par ordinateur et plus encore.
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ESMFold2 prédit des structures protéiques 3D à haute résolution et tout atome à partir de séquences d'acides aminés. Il offre un accès ouvert à la fois aux modèles à séquence…
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Graphormer est un package d'apprentissage profond pour les tâches de modélisation de molécules, accélérant la recherche dans la découverte de matériaux et de médicaments. Il prend…
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SchNetPack est une bibliothèque Python pour l'apprentissage profond appliquée aux systèmes atomistiques. Elle fournit un cadre flexible pour la construction et l'entraînement de…
Les Réseaux Neuronaux Informés par la Physique (PINNs) résolvent des tâches d'apprentissage supervisé en respectant les lois physiques décrites par des équations aux dérivées…
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L'ESM Metagenomic Atlas est une ressource ouverte de Meta AI, donnant accès à plus de 772 millions de structures protéiques prédites à partir de données métagénomiques. Il permet…
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OmegaFold est un outil de prédiction de structure protéique de novo à haute résolution qui génère des structures protéiques 3D directement à partir de séquences d'acides aminés…
Robetta est un service de prédiction de structure de protéines alimenté par l'IA, utilisant la méthode d'apprentissage profond RoseTTAFold. Il offre des prédictions rapides et…
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EquiBind est un modèle d'apprentissage profond géométrique pour la prédiction de la structure 3D de petites molécules se liant aux protéines. Il offre des prédictions rapides et…
AlphaFold fournit des structures de protéines 3D prédites par IA, étendant la base de données de structures de protéines AlphaFold à plus de 200 millions d'entrées. Cette…
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Uni-Mol est un framework universel d'apprentissage de représentations moléculaires 3D pour diverses tâches en aval telles que la prédiction de propriétés et la prédiction de poses…
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GraphCast est un modèle d'IA pour la prévision météorologique mondiale, fournissant des prédictions à 10 jours avec une précision sans précédent en moins d'une minute. Il surpasse…
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Pangu-Weather est un système basé sur l'IA pour des prévisions météorologiques mondiales précises à moyen terme. Il utilise des réseaux neuronaux 3D et une stratégie d'agrégation…
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GNoME de Google DeepMind est un outil d'apprentissage profond qui accélère la découverte de nouveaux cristaux inorganiques. Il prédit la stabilité des matériaux, identifiant des…
matgenb propose une collection organisée de cahiers Jupyter pour la recherche en science des matériaux. Il démontre l'utilisation d'outils open-source tels que pymatgen, Custodian…
MACE est une bibliothèque Python pour des potentiels interatomiques d'apprentissage automatique rapides et précis. Elle utilise la passe de messages équivariante d'ordre supérieur…
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Allegro est un potentiel interatomique d'apprentissage automatique strictement local et E(3)-équivariant. Implémenté en tant que package d'extension NequIP, il se concentre sur la…
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DimeNet et DimeNet++ sont des modèles avancés de réseaux neuronaux pour les graphes moléculaires, axés sur la transmission directionnelle de messages. Ces modèles, proposés à…
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Le framework MEGNet est un modèle d'IA conçu pour l'apprentissage automatique dans les cristaux et les molécules. Il intègre des variables d'état comme la température et la…
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Les Réseaux Neuronaux Convolutifs sur Graphes Cristallins (CGCNN) sont un modèle d'IA conçu pour prédire les propriétés des matériaux à partir de leurs structures cristallines.…
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