Ghanshyam Pilania

Посилання

	Усі	З 2020
Цитування	8760	6617
h-індекс	41	35
i10-індекс	90	76

1600

800

400

1200

20112012201320142015201620172018201920202021202220232024202532 35 50 85 133 222 371 510 659 989 1062 1253 1361 1597 350

Доступні для всіх

Переглянути всі

78 статей

2 статті*

доступні

недоступні

За умовами фінансування

Співавтори

Rampi RamprasadGeorgia Institute of TechnologyПідтверджена електронна адреса в gatech.edu
Blas Pedro UberuagaLos Alamos National LaboratoryПідтверджена електронна адреса в buber.net
Arun Mannodi-KanakkithodiPurdue UniversityПідтверджена електронна адреса в purdue.edu
Chiho KimGeorgia Institute of TechnologyПідтверджена електронна адреса в gatech.edu
Chenchen WangUniversity of ConnecticutПідтверджена електронна адреса в uconn.edu
Vinit SharmaOak Ridge National Laboratory and University of Tennessee, Oak Ridge, TN, USAПідтверджена електронна адреса в ornl.gov
Babetta L. MarroneLos Alamos National LaboratoryПідтверджена електронна адреса в lanl.gov
Huan TranGeorgia Institute of Technology & Matmerize, Inc.Підтверджена електронна адреса в mse.gatech.edu
Rohit BatraAssistant Professor IIT MadrasПідтверджена електронна адреса в iitm.ac.in
Prasanna V BalachandranUniversity of VirginiaПідтверджена електронна адреса в virginia.edu
C.R. StanekLos Alamos National LaboratoryПідтверджена електронна адреса в lanl.gov
Anjana TalapatraLos Alamos National Laboratory, Los Alamos, New MexicoПідтверджена електронна адреса в lanl.gov
Xiang-Yang (Ben) LiuLos Alamos National LaboratoryПідтверджена електронна адреса в lanl.gov
Karteek BejagamSenior Research ScientistПідтверджена електронна адреса в lightwavelogic.com
Steven T. HartmanUnaffiliatedПідтверджена електронна адреса в wustl.edu
Vancho KocevskiUniversity of MichiganПідтверджена електронна адреса в umich.edu
Qiang ZhuUniversity of North Carolina at CharlotteПідтверджена електронна адреса в uncc.edu
Artem R. OganovDistinguished Professor, Skolkovo Institute of Science and Technology, Russia; APS Fellow, FRSC, MAEПідтверджена електронна адреса в skoltech.ru
Christopher KuennethAssistant Professor, University of BayreuthПідтверджена електронна адреса в uni-bayreuth.de
Sanguthevar RajasekaranProfessor of Computer Science and Engineering, University of ConnecticutПідтверджена електронна адреса в engr.uconn.edu

Підписатись

Ghanshyam Pilania

Senior Engineer, GE Aerospace Research

Підтверджена електронна адреса в ge.com

Materials informatics Quantum mechanical computations Atomistic simulations Materials by design


Назва Сортувати за цитуваннями Сортувати за роком Сортувати за назвою	Посилання Посилання	Рік
Machine learning in materials informatics: recent applications and prospects R Ramprasad, R Batra, G Pilania, A Mannodi-Kanakkithodi, C Kim npj Computational Materials 3 (1), 54, 2017	1426	2017
Accelerating materials property predictions using machine learning G Pilania, C Wang, X Jiang, S Rajasekaran, R Ramprasad Scientific reports 3 (1), 2810, 2013	858	2013
Machine learning bandgaps of double perovskites G Pilania, A Mannodi-Kanakkithodi, BP Uberuaga, R Ramprasad, ... Scientific reports 6 (1), 19375, 2016	493	2016
Machine Learning Strategy for Accelerated Design of Polymer Dielectrics A Mannodi-Kanakkithodi, G Pilania, TD Huan, T Lookman, R Ramprasad Scientific Reports 6, 20952, 2016	374	2016
The joint automated repository for various integrated simulations (JARVIS) for data-driven materials design K Choudhary, KF Garrity, ACE Reid, B DeCost, AJ Biacchi, ... npj computational materials 6 (1), 173, 2020	366	2020
Rational design of all organic polymer dielectrics V Sharma, C Wang, RG Lorenzini, R Ma, Q Zhu, DW Sinkovits, G Pilania, ... Nature communications 5 (1), 4845, 2014	336	2014
Multi-fidelity machine learning models for accurate bandgap predictions of solids G Pilania, JE Gubernatis, T Lookman Computational Materials Science 129, 156-163, 2017	329	2017
From Organized High-Throughput Data to Phenomenological Theory using Machine Learning: The Example of Dielectric Breakdown CK Kim, G Pilania, R Ramprasad Chemistry of Materials, 2016	239	2016
Polymer informatics: Current status and critical next steps L Chen, G Pilania, R Batra, TD Huan, C Kim, C Kuenneth, R Ramprasad Materials Science and Engineering: R: Reports 144, 100595, 2021	217	2021
Machine Learning in Materials Science: From Explainable Predictions to Autonomous Design G Pilania Computational Materials Science 193, 110360, 2021	214	2021
Machine Learning Assisted Predictions of Intrinsic Dielectric Breakdown Strength of ABX₃ Perovskites C Kim, G Pilania, R Ramprasad The Journal of Physical Chemistry C 120 (27), 14575-14580, 2016	205	2016
Scoping the polymer genome: A roadmap for rational polymer dielectrics design and beyond A Mannodi-Kanakkithodi, A Chandrasekaran, C Kim, TD Huan, G Pilania, ... Materials Today, 2018	201	2018
A polymer dataset for accelerated property prediction and design TD Huan, A Mannodi-Kanakkithodi, C Kim, V Sharma, G Pilania, ... Scientific Data 3, 160012, 2016	200	2016
Finding new perovskite halides via machine learning G Pilania, PV Balachandran, C Kim, T Lookman Frontiers in Materials 3, 19, 2016	194	2016
Computational strategies for polymer dielectrics design CC Wang, G Pilania, SA Boggs, S Kumar, C Breneman, R Ramprasad Polymer 55 (4), 979-988, 2014	153	2014
Machine-learning-based predictive modeling of glass transition temperatures: a case of polyhydroxyalkanoate homopolymers and copolymers G Pilania, CN Iverson, T Lookman, BL Marrone Journal of Chemical Information and Modeling 59 (12), 5013-5025, 2019	132	2019
Revisiting the Al/Al₂O₃ Interface: Coherent Interfaces and Misfit Accommodation G Pilania, BJ Thijsse, RG Hoagland, I Lazić, SM Valone, XY Liu Scientific reports 4 (1), 4485, 2014	108	2014
A machine learning approach for the prediction of formability and thermodynamic stability of single and double perovskite oxides A Talapatra, BP Uberuaga, CR Stanek, G Pilania Chemistry of materials 33 (3), 845-858, 2021	100	2021
Structure classification and melting temperature prediction in octet AB solids via machine learning G Pilania, JE Gubernatis, T Lookman Physical Review B 91 (21), 214302, 2015	88	2015
Developing an interatomic potential for martensitic phase transformations in zirconium by machine learning H Zong, G Pilania, X Ding, GJ Ackland, T Lookman npj Computational Materials 4 (1), 48, 2018	86	2018

У даний момент система не може виконати операцію. Спробуйте пізніше.

Статті 1–20

Кількість бібліографічних посилань на рік

Повторювані посилання

Об’єднані посилання

Додати співавторівСпівавтори

Підписатись

Посилання

Співавтори