„Infrastruktura Cyfronetu (…) odegrała kluczową rolę w moich badaniach nad projektowaniem sieci metaloorganicznych (MOF) o pożądanych właściwościach. Dodatkowo, rdzenie GPU superkomputera Ares umożliwiły mi trenowanie modeli uczenia maszynowego, które efektywnie przyspieszały obliczenia CSP, osiągając dokładność porównywalną z DFT przy znacznie niższych kosztach obliczeniowych.”