El aprendizaje automático acelera el estudio de los carburos ternarios en la ciencia de materiales.
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Eva Zurek
Fmm LuHN muestra promesas para la superconductividad a temperaturas cercanas a la ambiente.
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Descubre las últimas características de XtalOpt para predicciones avanzadas de materiales.
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La investigación sobre superconductores a alta presión revela materiales prometedores para tecnologías futuras.
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Un nuevo método combina el aprendizaje automático con enfoques tradicionales para estudiar materiales de manera eficiente.
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Examinando por qué Mg2IrH6 muestra potencial para la superconductividad a alta temperatura mientras que Ca2IrH6 no.
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Los científicos están empujando los límites para encontrar superconductores prácticos para el uso cotidiano.
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