Modelos de IA
AlphaFold 3 é um modelo de IA desenvolvido pela Google DeepMind que prevê estruturas e interações de proteínas, acelerando significativamente a pesquisa biológica e a compreensão…
Melhores Modelos de IA de Descoberta científica e ferramentas de laboratório
20 ferramentasDescubra os melhores Modelos de IA — de transformadores de linguagem como DistilGPT2 e Claude Opus a sistemas avançados como GPT-5.6: Frontier intelligence e Gemini 3.1 Pro do Google DeepMind, aqui é onde desenvolvedores e pesquisadores exploram ferramentas que aprimoram seus projetos: gerando texto semelhante ao humano, construindo agentes conversacionais, desenvolvendo algoritmos complexos e ampliando os limites das capacidades de IA. Explore 20 Modelos de IA abrangendo Modelos de IA e LLMs, Outras ferramentas de IA, Plataformas de machine learning, Geradores de imagens com IA e Ferramentas de visão computacional e muito mais.
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ESMFold2 prevê estruturas de proteínas 3D de alta resolução e todos os átomos a partir de sequências de aminoácidos. Oferece acesso aberto tanto a modelos de sequência única…
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Graphormer é um pacote de deep learning para tarefas de modelagem de moléculas, acelerando a pesquisa em descoberta de materiais e medicamentos. Ele suporta dinâmica molecular e…
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SchNetPack é uma biblioteca Python para deep learning em sistemas atomísticos. Ela fornece um framework flexível para construir e treinar potenciais de redes neurais, permitindo…
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Redes Neurais Informadas por Física (PINNs) resolvem tarefas de aprendizado supervisionado respeitando leis físicas descritas por equações diferenciais parciais não lineares. Elas…
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O ESM Metagenomic Atlas é um recurso aberto da Meta AI, fornecendo acesso a mais de 772 milhões de estruturas proteicas previstas a partir de dados metagenômicos. Ele permite que…
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OmegaFold é uma ferramenta de predição de estrutura de proteínas de novo em alta resolução que gera estruturas 3D de proteínas diretamente de sequências primárias de aminoácidos.…
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Robetta é um serviço de previsão de estrutura de proteínas alimentado por IA que utiliza o método de aprendizado profundo RoseTTAFold. Ele oferece previsões rápidas e precisas,…
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EquiBind é um modelo de deep learning geométrico para prever a estrutura 3D de pequenas moléculas que se ligam a proteínas. Oferece predições rápidas e diretas para locais de…
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AlphaFold fornece estruturas de proteínas 3D previstas por IA, expandindo o AlphaFold Protein Structure Database para mais de 200 milhões de entradas. Este recurso acelera a…
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Uni-Mol é um framework universal de aprendizado de representação molecular 3D para diversas tarefas downstream, como predição de propriedades e predição de pose de ligação. Inclui…
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GraphCast é um modelo de IA para previsão meteorológica global, entregando previsões de 10 dias com precisão sem precedentes em menos de um minuto. Ele supera significativamente…
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Pangu-Weather é um sistema baseado em IA para previsão meteorológica global precisa de médio alcance. Utiliza redes neurais 3D e uma estratégia de agregação temporal hierárquica…
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O GNoME do Google DeepMind é uma ferramenta de aprendizado profundo que acelera a descoberta de novos cristais inorgânicos. Ele prevê a estabilidade de materiais, identificando…
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matgenb oferece uma coleção curada de cadernos Jupyter para pesquisa em ciência de materiais. Demonstra o uso de ferramentas de código aberto como pymatgen, Custodian e Fireworks…
Modelos de IA
MACE é uma biblioteca Python para potenciais interatômicos de aprendizado de máquina rápidos e precisos. Ela utiliza passagem de mensagens equivariante de ordem superior para…
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Allegro é um potencial interatômico de aprendizado de máquina estritamente local e E(3)-equivariante. Implementado como um pacote de extensão NequIP, ele se concentra em fornecer…
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DimeNet e DimeNet++ são modelos avançados de redes neurais para grafos moleculares, com foco em passagem de mensagens direcionais. Esses modelos, propostos em ICLR 2020 e…
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O framework MEGNet é um modelo de IA projetado para aprendizado de máquina em cristais e moléculas. Ele incorpora variáveis de estado como temperatura e pressão, permite…
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Crystal Graph Convolutional Neural Networks (CGCNN) é um modelo de IA projetado para prever propriedades de materiais a partir de estruturas cristalinas. Ele permite que os…
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