ದ್ರವ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಹೊಸ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರರೀಸು ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ತಂತ್ರಗಳು

ಅಸಾಧಾರಣ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳು ಗಣಿತ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಉದಯಿಸುತ್ತಿದ್ದು, ಅಣುಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ವೇಗವಾದ અનુಮಾನಗಾಗಿ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಶ್ರೇಷ್ಟವಾದುದಾದ ಪದ್ದತಿ, ತನ್ನ ಸ್ವಭಾವದಿಂದ ಶ್ರಮಕಾರಿ, ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಉನ್ನತ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯುತ್ತಿದೆ. ಈ ವೇಗದ ಉದಯವು ಅನೇಕ ಅನ್ವೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ, ಶೋಧನೆಯನ್ನು ಹೊಸ ಮಟ್ಟಗಳಿಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಉದಾಹರಣೆ, ಆಣುವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಪುನ:NSMakeRange. ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳು, ಔಷಧಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಶಾಶ್ವತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದಾಗಿ ಭಾವಿಸುತ್ತವೆ.

ಗಣಿತ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಹಿನ್ನೆಲೆ

ವಸ್ತುಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವು ದೀರ್ಘಕಾಲದಿಂದ ಶ್ರಮ-intensive ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಏಕತೆಯಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಸಹಸ್ರಮಾನದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಅಂಗಸಂಧಾನ ಮತ್ತು ಗಂಧಕವನ್ನು ಬೆಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ನಗದುಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಈ ಮೂಲಕ ಮಂತ್ರಾಂತ ಮಾಡುವಂತೆ ತೋರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಟೈಕೋ ಬ್ರಾಹೆ, ರಾಬರ್ಟ್ ಬಾಯಲ್ ಮತ್ತು ಐಸೆಕ್ ನ್ಯೂಟನ್ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕೂಡಲೇ ಒಪ್ಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರು.

ಗಣಿತ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರವು ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳ ಟೇಬೆಲ್ ಇದ್ದಂತೆ ಆಕಾರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಶಗಳ ಗುಣಾಂಕಗಳ ಬಗೆಗಿನ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾದ ಅರಿವಿನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಇನ್ನೊಂದು ಐಶ್ವರ್ಯದಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಕೇವಲ ಪ್ರಚಲಿತ ರಸಾಯನಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ತಿಳಿಯುವಿಕೆ ಆವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಖಂಡಿತವಾಗಿ, ಕಳೆದ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಾಧನಗಳ ಪ್ರವೇಶವು ಅಣುವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮಾಪಕವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಿದೆಯೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪರಿಣತಿಗಳು

ಎಂ ಐಟಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ ಜು ಲಿಯವರು ನಡೆಸಿದ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಧ್ಯಯನವು ವಸ್ತುಗಳ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವಾದ್ಧಾರದ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗಿದೆ. ಲಿಯವರ ತಂಡವು ನೇಚರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸೈನ್ಸ್ ಡಿಸೆಂಬರ್ 2024 ನ ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳ ಮತ್ತು ಅಣುಗಳ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸಲು ಹೊಸ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಸಮಾನಾ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ (DFT). ಈ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ವಿಧಾನವು ಅಣುವಿನ ಒಟ್ಟಾರೆ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಪರಿಕಲ್ಪಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ ಸಂಖ್ಯಾವನ್ನು ಬಯಲ್ಕೆಗೆ ಹಾಕುತ್ತದೆ. DFT ಯ ಸುಧಾರಣೆ ಆದರೂ, ಇದರ ನಿವಾರಣೆಯು ತ್ವರಿತ identifiable. ಒಂದು ಮುಖ್ಯ ಅಂಶ ಮೀಡಲು ಭಾರತದಲ್ಲಿಯೆ.

ಜೋಡಿಸುವ ಕ್ಲಸ್ಟರಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತ, ಉದಾತ್ತ ಪರ್ಯಾಯ

ಲಿಯವರ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಜೋಡಿಸುವ ಕ್ಲಸ್ಟರಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಅಥವಾ CCSD(T) ಕ್ಕೆ ಹೋಗುತ್ತಿದೆ. ಇದು ರಾಸಾಯನಿಕ ವರ್ಗದ “ಸರಿಯಾ” ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ, DFT ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, CCSD(T) ಗೆ ಬರುವ ಲೆಕ್ಕ ಹೂಡಲು ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಇಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಬಲವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಲಣ್ಣವು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮಾಣದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಲೆಕ್ಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಪರಿಚಯದ ಮೂಲಕ ಇದು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ, CCSD(T) ನ ಲೆಕ್ಕಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಲಿಯವರ ತಂಡದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಾಡಿದ ನೂತನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನರವು ನಕ್ಷೆಗೊಳಿಸುವುದು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಬಾರಿಗೆ ತರಬೇತಿಯಾಗಿದೆಯಾದ ಮೇಲೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಲೆಕ್ಕವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಹೊಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

MEHnet ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

ವೇಗದ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋನಿಕ್ ಹ್ಯಾಮಿಲ್ಟೋನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಥವಾ MEHnet ಎಂಬ ಹೆಸರಿನಿಂದ ಅನ್ನುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋನಿಕ್ ಗುಣಾಂಕಗಳ ಕುರಿತಾದ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಡಿಪೋಲ್ ಕ್ಷಣ, ವಿದ್ಯುತ್ ಶಕ್ತಿಯ ತಿರರ್ಥ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಕ್ ಉಲ್ಲೇಖರದ ತಿರುವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡು, ಅಣುಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯ ತಂತ್ರಗಳ ವ್ಯರ್ಥವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾರ್ಗ, ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಸನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಬಹಳಷ್ಟು ನೀತಿಗಳನ್ನು ವಿನಿಮಯಿಸಲು ಮೊದಲಿನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿರುವುದು ಕಡಿಮೆ ಪರವಾಗಿಲ್ಲ.

ಈ ಮಾದರಿಯು ಅಣುವಿನ ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಕೀಳ್ಮಟ್ಟ ಹಿಂದಿನ ಮುನಿಸು ಇಲ್ಲ, ಒಂದು ಅನೇಕ ಅಣುವಿನ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರತಿ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಅವರ ನೆನೆಣಿಕೆಗಳು ಸಹಜವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ತರುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರದ ಸುಧಾರಣೆ ನಕಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಇಣುಕು ಮಾದರಿಯ ಬಳಕೆದಾರನ ಕಡೆಯಲ್ಲಿ ಇದೆ, ಇದು ಅಣುವಿನ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಚಿಂತನಕ್ಕೆ ತರುವ ಇರುವ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಗಳು ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು

ಅಣುವಿನಲ್ಲಿ hydro carbons ನೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ, ಲಿಯವರ ಮಾದರಿಯು DFT ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ, ತಜ್ಞ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಸಮೀಪಿಸುತ್ತಾರೆ. ವಾಸ್ತುಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿಶೇಷಜ್ಞ ಕ್ವ್ಯಾಂಗ್ ಝು ಈ ವಿಧಾನವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ತರಬೇತಿಯಾಗುವುದನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಅನ್ವೇಷಣೇ ನಡೆಸುವ ತಂಡವು ಹೃದಯಭಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೃದಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಬನ್ ನಂತರ, ಹೆಗ್ಗುಲು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಆಡಳಿತದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಚಿನ್ನದ ತಳಿಯಲ್ಲಿ ಸ обучения ವಾಸ್ತವಿಕ ದಾಖಲಾತಿಯ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ವಿಘಟನೆ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಭವಿಷ್ಯ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಪರಿಕೆ ಬಗ್ಗೆ ಭವಿಷ್ಯವು

ಈ ಮಾದರಿ ಆಕರ್ಷಕ ಅಣುಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪದಲ್ಲಿದೆ, ಒಟ್ಟು ವಸ್ತುಗಳ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೊಮೊಳವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ವೈಶಾಲ್ಯ ಬಂದಾಗ ಇದು ಭಾರಿ ಸುಧಾರಿತ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಗೆ ಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಆಪ್ತಗ ನೋಡಿಕೆಗಳು ಧಾತುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಾಯಿಸುತ್ತವೆ.

ಲಿಯವರು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಭವಿಷ್ಯವು ಹೆರಿಗದುಕೊಯ್ಯುತ್ತಿರುವ ಉತ್ತರವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಸುತ್ತೆ, ಇದು ಹೊಸ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಕ್ಕಾಗಿ ಇದು ನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿ ಇದಾದಾಗ ದಾಖಲೆ ಮಾಡಿದ ಲಿಟ್ಟು ಕಾರಣದಲ್ಲಿಗೆ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ನಿರಂತರ ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹಾರಾಣಿ 2024ರಲ್ಲಿ ನೋಬೆಲ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿ ಮೂಲಕ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಗಣಿತ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಮೆರೆದ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಬೃಹತ್ AI ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ರಾಮ್ಮಣೀಯ ಜಿಲ್ಲೆ, ಅಣು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ದೊರೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು गणಿತ रसायनशास्त्र ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಶೀಲ ಪ್ರಕಾರದ ನಡುವೆ ಇರುವ ಸಸ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಗಣಿತ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಗಣಿತ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರವು ಏನು ಮತ್ತು ಯಾವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತವೆ?
ಗಣಿತ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರವು ಅಣುಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ವರ್ತನೆಗೆ ಸ೦ಶೋಧನಾ ಮತ್ತು ಮುನಿಸು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಇರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಯಾಂತ್ರಿಕ, ಅಣು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಿಮುಲೇಶನ್ ಗಳಲ್ಲಿವೆ.
ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಸ್ತುಗಳ ಗುಣಾಂತರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ತಮಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?
ಹಿಂದಿನ ನವಿ೦ಕರಣ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಮಾಗ್ಮದ ಸಹಾಯ, ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗಿ ಇಳಿಸುಧ್ಯಾಗತವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಗಣಿತ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಜೋಡಣೆ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಬಳಸುವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಏನು?
ಜೋಡಣೆ ತತ್ವವು, CCSD(T) ಸ್ಪಷ್ಟತೆಗೆ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳ ಬಗೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಷ್ಠರಾಗಿದ್ದು, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಅಣುಗಳ ಸಾರ್ವಕಾಲ ಬಗೆಯರಿಯ ಹೆಸರಿಗೆ ಸ೦ಶೋಧನೆಗಳನ್ನೊಳಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕದ ವ್ಯಯವಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ವಹಣೆಯ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿಖರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
MEHnet ಏನು ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರ_CONTEXT ನಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ?
ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟ “ಮಲ್ಟಿ-ಟಾಸ್ಕ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹ್ಯಾಮಿಲ್ಟೋನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್” (MEHnet) ಬಹಳಷ್ಟು ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋನಿಕ್ ಗುಣಾಂಕಗಳಿಂದ ಉಲ್ಲೇಖ ಎಂದು ಹೇಳಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ಒಂದು ಮೋಡಲ್ ಮೂಲಕ ಬಹಳಷ್ಟು ಗುಣಾಂಕಗಳ ಕಡೆ ಗಮನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಣಿಕೆಯ ಒಟ್ಟಿಗಾಗಿ ಪಾರದರ್ಶಕವಾದ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ ಯಾವ ರೀತಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುವುದು?
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ ಸಣ್ಣ ಅಶ್ಮಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಹೈಡ್ರೋಕಾರ್ಬನ್ ಮೂಲಕ ನೀವು ಸೇರಿಸಿ, ಇದು ಹೊಸ ಅಣುಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೋಂಡಂತೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಗಣಿತ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ, ಇದನ್ನು ಚಿಂತಿಸುವ ಲೆಕ್ಕಾನದ ಶ್ರೇಣಿಗಳಿಂದ ಸದಸ್ಯರ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸಮಾಜಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಕಟಗೊಳ್ಳಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಕ್ಕಾಗಿ ಎಂತಹ ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಹುಟ್ಟೂಕುಡವಳಿಯಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗೊತ್ತಿರುತ್ತದೆಯೆ?
ಈ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಹೊಸ ಮೆಡಿಕಲ್ ರೂಪಗಳು ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಜೈವಶಾಸ್ತ್ರ, ಈ ರೂಪದ ಸಮಯ ಪ್ರಕರಣದ ಮುನಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳ ಜತೆಗೆ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಅಂಗೀಕೃತ ಅಧಿಕಾರವಿಲ್ಲದಾರೆ?
ಈ ಕೋವಿಡ್ ನಗರಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ, ಇಂತಹ ಆಯೋಜನೆಗಳು ತನ್ನನ್ನು ಕೈಗ್ರಹಿತಗೊಳಿಸಲು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ.