جهت‌گیری‌های آینده در مدل‌سازی وابسته به دما

گسترش موفقیت‌آمیز TAO‑DFT به دماهای واقعی گامی اساسی در مسیر شیمی محاسباتی پیش‌بینی‌پذیر و حساس به دما محسوب می‌شود. پژوهش‌های آینده احتمالاً بر ترکیب TAO‑DFT با پتانسیل‌های یادگیری ماشین برای تسریع شبیه‌سازی‌های مقیاس‌ بزرگ، ادغام مدل‌های حلال صریح برای ثبت اثرات حلّال، و گسترش روش به دینامیک‌های حالت تحریک برای کاربردهای فوتوشیمی متمرکز خواهند شد. همان‌طور که منابع محاسباتی همچنان گسترش می‌یابند، توانایی مدل‌سازی سیستم‌های شیمیایی پیچیده تحت شرایط حرارتی اصیل به یک مؤلفه استاندارد از تحقیقات نظری تبدیل خواهد شد و نوآوری را در حوزه‌های علمی و صنعتی تحریک می‌کند.