Nuestra Gente


Dr Huziel Enoc Sauceda Felix
Investigador Asoc. C T.C.
Adscripción: Materia Condensada


Edificio : Principal Marcos Moshinsky, Cubículo 147
Teléfono: 5556225034 ext 2405

Sitio Web



Líneas de Investigación

  • Deep Learning
  • Deslocalización nuclear por efectos cuánticos en moléculas y materiales
  • Dinámicas moleculares cuánticas basadas en path integrals
  • Diseño y aplicación de campos de fuerzas moleculares basados en machine learning
  • Machine Learning

Campos de Conocimiento

  • Nanociencias y Materia condensada
  • Física aplicada y Temas interdisciplinarios

Áreas de Conocimiento

  • Propiedades físicas y químicas de cúmulos y nanopartículas
  • Propiedades ópticas
  • Sistemas bidimensionales e interfaces
  • Nanociencia computacional
  • Temas interdisciplinarios

Artículos Selectos

  • Oliver T Unke, Stefan Chmiela, Huziel E Sauceda, Michael Gastegger, Igor Poltavsky, Kristof T Schütt, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller, Machine Learning Force Fields, Chemical Reviews, marzo de 2021; 121(16), 45, DOI: 10.1021/acs.chemrev.0c01111, Link
  • Huziel E Sauceda, Valentin Vassilev-Galindo, Stefan Chmiela, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko, Dynamical strengthening of covalent and non-covalent molecular interactions by nuclear quantum effects at finite temperature, Nature Communications, enero de 2021; 12(442), 10, DOI: 10.1038/s41467-020-20212-1, Link

Artículos Recientes

  • Oliver T Unke, Stefan Chmiela, Huziel E Sauceda, Michael Gastegger, Igor Poltavsky, Kristof T Schütt, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller, Machine Learning Force Fields, Chemical Reviews, marzo de 2021; 121(16), 45, DOI: 10.1021/acs.chemrev.0c01111, Link
  • Huziel E Sauceda, Valentin Vassilev-Galindo, Stefan Chmiela, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko, Dynamical strengthening of covalent and non-covalent molecular interactions by nuclear quantum effects at finite temperature, Nature Communications, enero de 2021; 12(442), 10, DOI: 10.1038/s41467-020-20212-1, Link
  • Jesús N. Pedroza-Montero, Ignacio L Garzón, Huziel E. Sauceda, On the forbidden graphene’s ZO (out-of-plane optic) phononic band-analog vibrational modes in fullerenes, Communications Chemistry, enero de 2021; 4(103), 8, DOI: 10.1038/s42004-021-00540-z, Link
  • Oliver T Unke, Stefan Chmiela, Michael Gastegger, Kristof T Schütt, Huziel E Sauceda, Klaus-Robert Müller, Spookynet: Learning force fields with electronic degrees of freedom and nonlocal effects, Nature Communications, enero de 2021; 12(7273), 14, DOI: 10.1038/s41467-021-27504-0, Link
  • Huziel E Sauceda, Michael Gastegger, Stefan Chmiela, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko, Molecular force fields with gradient-domain machine learning (GDML): Comparison and synergies with classical force fields, The Journal of Chemical Physics, enero de 2020; 153(12), 124109, DOI: 10.1063/5.0023005, Link

Premios

  • SNI 1, Distinción, 2016

Videos

  • Towards predictive and interpretable machine learning models in chemistry and materials science [Español], 2022 Link
  • Machine learning in molecular systems and materials science: Predictive simulations [Español], 2021 Link
  • On the dynamical strengthening of intra/inter molecular interactions by nuclear quantum effects [English], 2021 Link
  • Towards predictive machine learned models in physics and chemistry [Español], 2020 Link