Nicola Marzari

OPTIMADE verbindet Nutzer mit wichtigen Materialdaten über eine standardisierte API.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um wichtige Hubbard-Parameter für Materialien vorherzusagen.

Neue Methode im maschinellen Lernen verbessert die Effizienz von Koopmans-Spektral-Funktional-Berechnungen.

Forschung findet vielversprechende Alternativen zu Wolfram für Komponenten von Fusionsreaktoren.

Forschung zeigt Verbesserungen bei Lithium-Argyrodit für sicherere, effizientere Batterien.

Neue Methode verbessert das Verständnis von Spin-Anregungen in magnetischen Materialien.

Die Erforschung des Verhaltens von CaSiO3 unter extremen Bedingungen.

Entdecke, wie elektrostatische Wechselwirkungen Materialien wie Bariumtitanat formen.

Wissenschaftler entwickeln Membranen, um spezielle Ionen zu filtern, für bessere Energie- und Wasserlösungen.

Entdecke die einzigartigen Eigenschaften von Lithium-Mangan-Oxid in der Energiespeicherung.

Entdecke, wie Titandioxid die Produktion erneuerbarer Energie revolutionieren wird.

Entdecke die Rolle der elastischen Konstanten in der Materialwissenschaft und im Ingenieurwesen.