La investigación mejora la precisión de las predicciones de conductividad térmica en redes usando dinámica molecular y aprendizaje automático.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
La investigación mejora la precisión de las predicciones de conductividad térmica en redes usando dinámica molecular y aprendizaje automático.
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El aprendizaje automático facilita el estudio de defectos en materiales, mejorando la precisión de las predicciones.
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Un estudio revela interacciones complejas entre defectos y polarones en el rutilo TiO(110).
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Este estudio revela un nuevo método para analizar microestructuras de titanio con aprendizaje automático.
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Investigando cómo los átomos que faltan afectan las propiedades electrónicas en materiales 2D.
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Este artículo habla sobre las mejoras en los métodos de corrección de autointeracción dentro de la teoría de funcionales de densidad.
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Explorando los comportamientos microestructurales de las superaleaciones durante los procesos de envejecimiento.
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La investigación sobre la intercalación de grafito revela información clave para el rendimiento de las baterías.
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Esta investigación revela el comportamiento de superredes ferroeléctricas bajo diferentes temperaturas.
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Los cristales líquidos iónicos ofrecen nuevas perspectivas en el almacenamiento de energía y materiales avanzados.
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Nuevos métodos automatizan el descubrimiento de leyes constitutivas para materiales hiperelásticos.
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El estudio del movimiento de las paredes de dominio en tiras ferrimagnéticas revela información útil para dispositivos espintrónicos.
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Una mirada al código InCa4D para el movimiento de partículas en capilares.
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KCrTi(PO) muestra comportamientos magnéticos únicos debido a su disposición atómica.
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Examinando la respuesta única del tungsteno a la radiación en aplicaciones de energía de fusión.
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Este estudio analiza el crecimiento de cristales de InSb sobre GaAs, destacando los efectos de la tensión.
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La investigación revela detalles cruciales sobre la transición de fase del davemaoite en el manto inferior de la Tierra.
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Un sensor detecta pequeños campos eléctricos a niveles atómicos, mejorando la investigación de materiales.
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Los materiales hexagonales muestran potencial para combinar propiedades magnéticas y eléctricas en la electrónica moderna.
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La investigación revela la resiliencia de los imanes de pirocloro basados en Nd en diferentes condiciones.
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Un estudio revela cómo las simulaciones ayudan a visualizar el daño por radiación en el metal tungsteno.
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Una mirada a los comportamientos electrónicos únicos de los materiales de red de bifenileno.
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La investigación revela las propiedades altermagnéticas del RuF, avanzando en aplicaciones de espintrónica.
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Este artículo habla sobre el desarrollo y la prueba de baterías de iones de sodio usando ánodos de carbono duro.
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La investigación mejora la calidad de la capa de aluminio para posibles aplicaciones en computación cuántica.
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Los investigadores destacan el potencial de conversión de energía del o-CsCuS cristalino.
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AnisoGNN usa IA para predecir las propiedades de materiales policristalinos con menos datos.
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La investigación se centra en mejorar el crecimiento de nanocables de InAs usando un nuevo modelo.
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La investigación mejora los tiempos de coherencia del spin en diamante, potenciando las aplicaciones de la tecnología cuántica.
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Un nuevo modelo acelera la búsqueda de superconductores usando aprendizaje automático.
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La investigación sobre los nanocubos de FAPbI3 revela nuevas ideas sobre los excitones y las propiedades del material.
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Nuevos métodos mejoran las predicciones de las propiedades del semiconductor de calcopirita.
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Los investigadores están investigando las propiedades magnéticas únicas de los altermagnetos y sus posibles usos.
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Nuevos algoritmos reducen las necesidades de datos para la imagen molecular detallada.
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Explorando el efecto electrocalórico para soluciones de refrigeración sostenibles.
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OPTIMADE conecta a los usuarios con datos esenciales de materiales a través de una API estandarizada.
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Examinando el papel del hidrógeno en mejorar el rendimiento y la durabilidad de las celdas solares.
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Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbres en simulaciones atomísticas con aprendizaje profundo.
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Explorando los beneficios y avances de la spintrónica en la electrónica.
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La investigación revela el impacto del dopaje de cromo en las propiedades del siliceno para tecnología avanzada.
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