Machine Learning per la previsione della reattività molecolare in fase gas e in fase condensata

Il Machine Learning sta acquisendo sempre più importanza nello sviluppo di metodi computazionali per lo studio di vari aspetti della chimica. La presente tesi vuole mostrare gli ultimi aggiornamenti sull’approccio ML per la previsione delle reattività delle molecole, in sistemi gassosi e condensati, sia mettendo in risalto gli enormi passi avanti degli ultimi tempi quanto evidenziando i limiti che questa tecnologia deve ancora superare.