Nicola Marzari

OPTIMADEは、標準化されたAPIを通じてユーザーを重要な材料データに接続するよ。

研究者たちは、機械学習を利用して材料の重要なハバードパラメータを予測してるよ。

新しい機械学習方法で、クープマンズスペクトル関数計算の効率が向上したよ。

研究が、融合炉の部品に対するタンタルの有望な代替品を特定した。

リチウムアルギロダイトの改善が、安全で効率的なバッテリーに繋がるって研究でわかったよ。

新しい方法で磁性材料のスピン励起の理解が向上。

極限条件下でのCaSiO3の振る舞いを探る。

バリウムチタン酸塩みたいな素材に静電気の相互作用がどう影響するかを発見しよう。

科学者たちは、より良いエネルギーと水の解決策のために特定のイオンをフィルタリングする膜を開発してるよ。

リチウムマンガン酸化物のエネルギー貯蔵におけるユニークな特性を発見しよう。

二酸化チタンが再生可能エネルギーの生産をどう変えるか、見てみよう。

材料科学と工学における弾性定数の役割を探ってみよう。