Determining the Potential Energy Surface of Atomic Clusters using Machine Learning

Tesis de maestría que se dedica a traducir las técnicas de la aplicación de redes neuronales artificiales para aproximar la Superficie de Energía Potencial de un clúster atómico a sistemas informáticos modernos, aprovechando la posibilidad de paralelizar y, por consiguiente, acelerar los cálculos mediante una GPU.