Nuestra Gente


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

Edificio : Marcos Moshinsky, Cubículo 147
Teléfono: 5556225000 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

Proyectos

  • Construcción de campos de fuerzas moleculares basados en machine learning, 2023-2023, Dirección General de Asuntos del Personal Académico,

Artículos Selectos

  • Yesenia A García Jomaso, Brenda Vargas, David Ley Domínguez, Román J Armenta-Rico, Huziel E Sauceda, César L Ordoñez-Romero, Hugo A Lara-García, Arturo Camacho-Guardian, Giuseppe Pirruccio, Intercavity polariton slows down dynamics in strongly coupled cavities, Nature Communications, abril de 2024; 15(1), 2915, DOI: 10.1038/s41467-024-47336-y [V], Link
  • Stefan Chmiela, Valentin Vassilev-Galindo, Oliver T. Unke, Adil Kabylda, Huziel E. Sauceda, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller, Accurate global machine learning force fields for molecules with hundreds of atoms, Science Advances, enero de 2023; 9(2), 11, DOI: 10.1126/sciadv.adf0873 , Link
  • Huziel E Sauceda, Luis E Gálvez-González, Stefan Chmiela, Lauro Oliver Paz-Borbón, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko, BIGDML: Towards accurate quantum machine learning force fields for materials, Nature Communications, enero de 2022; 13(1), 1-16, DOI: 10.1038/s41467-022-31093-x [V], Link
  • Ludwig Winkler, Klaus-Robert Müller, Huziel E Sauceda, High-fidelity molecular dynamics trajectory reconstruction with bi-directional neural networks, Machine Learning: Science and Technology, enero de 2022; 3, 025011, DOI: 10.1088/2632-2153/ac6ec6 [V], Link
  • 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

Artículos Recientes

  • Yesenia A García Jomaso, Brenda Vargas, David Ley Domínguez, Román J Armenta-Rico, Huziel E Sauceda, César L Ordoñez-Romero, Hugo A Lara-García, Arturo Camacho-Guardian, Giuseppe Pirruccio, Intercavity polariton slows down dynamics in strongly coupled cavities, Nature Communications, abril de 2024; 15(1), 2915, DOI: 10.1038/s41467-024-47336-y [V], Link
  • Bipeng Wang, Ludwig Winkler, Yifan Wu, Klaus-Robert Müller, Huziel E. Sauceda, Oleg V. Prezhdo, Interpolating Nonadiabatic Molecular Dynamics Hamiltonian with Bidirectional Long Short-Term Memory Networks, Journal of Physical Chemistry Letters, noviembre de 2023; 14(31), 7092-7099, DOI: 10.1021/acs.jpclett.3c01723 , Link
  • Stefan Chmiela, Valentin Vassilev-Galindo, Oliver T. Unke, Adil Kabylda, Huziel E. Sauceda, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller, Accurate global machine learning force fields for molecules with hundreds of atoms, Science Advances, enero de 2023; 9(2), 11, DOI: 10.1126/sciadv.adf0873 , Link
  • Huziel E Sauceda, Luis E Gálvez-González, Stefan Chmiela, Lauro Oliver Paz-Borbón, Klaus-Robert Müller, Alexandre Tkatchenko, BIGDML: Towards accurate quantum machine learning force fields for materials, Nature Communications, enero de 2022; 13(1), 1-16, DOI: 10.1038/s41467-022-31093-x [V], Link
  • Jesús N Pedroza-Montero, Ignacio L Garzón, Huziel E Sauceda, Size evolution of characteristic acoustic oscillations of fullerenes and its connection to continuum elasticity theory, European Journal of Physics, enero de 2022; 76(7), 1-6, DOI: 10.1140/epjd/s10053-022-00449-9 , Link

Premios

  • SNI 1, Distinción, 2016

Videos

  • La relevancia de la línea de investigación galardonada con el Premio Nobel de Física 2024, 2024 Link
  • 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