FANTASIA, ANDREA

FANTASIA, ANDREA  

DIPARTIMENTO DI SCIENZA DEI MATERIALI  

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Titolo Tipologia Data di pubblicazione Autori File
Convolutional Recurrent Neural Networks for tackling materials dynamics at the mesoscale 02 - Intervento a convegno 2024 Lanzoni, DBergamaschini, RFantasia, AMontalenti, F
Development of a machine learning interatomic potential for exploring pressure-dependent kinetics of phase transitions in germanium 01 - Articolo su rivista 2024 Fantasia A.Rovaris F.Abou El Kheir O.Marzegalli A.Lanzoni D.Scalise E.Montalenti F. +
Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired neural networks for the 3D microstructure evolution of materials via Cahn–Hilliard flow 01 - Articolo su rivista 2024 Lanzoni, DanieleFantasia, AndreaBergamaschini, RobertoMontalenti, Francesco +
Simulations of strained films evolution: extending accessible timescales through Convolutional Neural Networks 02 - Intervento a convegno 2024 Lanzoni, DRovaris, FFantasia, ABergamaschini, RMontalenti, F +
Simulations of strained films evolution: extending accessible timescales through Convolutional Neural Networks 02 - Intervento a convegno 2024 Lanzoni, DRovaris, FBergamaschini, RFantasia, AMontalenti, F +
Unravelling Atomistic Mechanisms of Pressure-Induced Phase Transitions in Silicon Nanoindentation 02 - Intervento a convegno 2024 Fabrizio RovarisAnna marzegalliDaniele LanzoniAndrea FantasiaFrancesco MontalentiEmilio Scalise +