Tanggal dan TRL menurut catatan penerbit. Akhir periode dan target bukan bukti hasil riset.
Teknologi · CC BY 4.0 · Sumber data
Apa tujuan dan pendekatan risetnya?
Profil ini merangkum ruang lingkup proyek yang dipublikasikan National Science Foundation (NSF). Sumber diakses . Uraian pendekatan dan manfaat menyatakan tujuan pengembangan, kecuali sumber secara khusus melaporkan hasil.
Pre-additive noise model dari regresi diadaptasi ke generasi kondisional agar tail extrapolation mendapat dasar teoritis. Pembaruan desain eksperimen memakai data baru tanpa selalu retraining penuh. Model generatif ekuivariant serta bahasa dievaluasi pada dataset sintetis dan molekul organik untuk redox flow battery. Riset menyasar masalah kandidat luar biasa yang jarang tercakup data, dengan keandalan extrapolation yang perlu dibandingkan dengan verifikasi kimia.
Konteks pengembangan
- Institusi penerima pada catatan
- Regents of the University of Michigan - Ann Arbor
- Program
- ACED-Accl Comp Enabled Sci Dis
- Periode pendanaan tercatat
- 2025-07-15 → 2027-06-30
Proyek kolaboratif beberapa institusi diwakili oleh satu catatan penghargaan. Institusi di atas adalah penerima pada catatan tersebut.
Klasifikasi NSF
- Directorate for Computer and Information Science and Engineering
- CSE - Core Programs
Label penerbit dipertahankan sebagai konteks. Bidang katalog merupakan pengelompokan editorial.
Apa yang diketahui tentang statusnya?
Catatan NSF tidak melaporkan tingkat kesiapan teknologi (TRL). Status pendanaan aktif atau berakhir bukan bukti keberhasilan riset.
Batas informasi
Profil merangkum tujuan dan pendekatan dalam abstrak pendanaan NSF. Status pendanaan tidak membuktikan keberhasilan riset, kesiapan teknologi, atau ketersediaan produk. Hasil dan performa belum diverifikasi secara independen; tinjauan ahli belum dilakukan.
Dasar profil
- NSF Award: ACED: Tail-aware Generative Modeling for Inverse Discovery of Molecules ↗
National Science Foundation (NSF) · Amendemen tercatat 07/10/2025
Diakses 2026-10-14. Metadata penghargaan dan abstrak publik NSF menjadi dasar parafrasa editorial Indonesia. Dokumen dan aset lain mengikuti hak pemiliknya.