Física - Ciência dos materiais

Investigando as propriedades do NNO e LSMO quando empilhados juntos.

Explorando os efeitos das propriedades que mudam com o tempo na eletrodinâmica quântica.

Pesquisadores melhoram modelos de aprendizado de máquina pra fazer previsões melhores sobre materiais complexos.

A IA melhora a análise de materiais, resultando em previsões mais rápidas e precisas.

Novas ideias sobre como os materiais reagem a mudanças nas condições de luz.

Uma exploração de como a água se comporta em espaços apertados com superfícies hidrofílicas.

Analisando como os contornos de grão influenciam as propriedades e o comportamento do material durante o aquecimento.

O selênio mostra potencial pra melhorar a eficiência e o desempenho das células solares.

Nova pesquisa foca em qubits de spin em silício-germânio pra melhorar a computação quântica.

Novos materiais quasicristalinos mostram potencial para resistência e flexibilidade em várias aplicações.

Pesquisas mostram avanços em gases eletrônicos 2D de alta densidade e suas implicações para a eletrônica.

Examinando propriedades únicas de ímãs de terras raras em redes complexas.

O altermagnetismo mostra potencial para avanços futuros em dispositivos eletrônicos e armazenamento.

Pesquisadores apresentam um método para modelagem de materiais em nível atômico com precisão.

Uma nova estrutura melhora a precisão em simulações atomísticas através da otimização avançada de campos de força.

Este artigo explora a importância dos grupos de espaço de spin em materiais magnéticos.

A tecnologia inovadora de filtro de spin melhora a detecção de spin de elétrons na ciência dos materiais.

A implantação de hélio melhora as propriedades de filmes policristalinos sem causar danos.

Estudos recentes desafiam as propriedades magnéticas previstas do RuO, sugerindo novas direções de pesquisa.

Analisando o papel dos ímãs moleculares em sensores avançados e tecnologia quântica.

Um novo espectrômetro térmico oferece uma maneira mais simples de medir circuitos supercondutores.

Pesquisadores desenvolvem novos materiais para tubos de feixe usando aprendizado de máquina.

Estudo mostra como a radiação afeta a estrutura metálica e o desempenho sob estresse.

Explorando o efeito Nernst de spin em materiais avançados para tecnologias futuras.

Pesquisas revelam insights importantes sobre as vidas úteis de spin em materiais orgânicos-inorgânicos híbridos.

Novos modelos melhoram a previsão das propriedades dos materiais por meio dos arranjos atômicos.

Modelos de aprendizado de máquina melhoram as previsões das respostas moleculares à irradiação iônica.

O método ACE aumenta a eficiência computacional em cálculos de estados excitados.

Pesquisas mostram desafios na interação de CO e oxigênio com o material MoSe.

Este estudo avalia o desempenho de LLM em responder perguntas e prever propriedades de materiais.

Explorando as propriedades únicas e as aplicações dos perovskitas de haleto de chumbo na tecnologia.

Pesquisas mostram o potencial dos antiferromagnéticos em novas aplicações tecnológicas.

Um olhar sobre como os processos influenciam o comportamento das ligas metálicas.

Pesquisas mostram como o hidrogênio denso e quente conduz eletricidade em condições extremas.

Novos métodos melhoram cálculos para estados excitados em materiais usando GPUs.

Pesquisas sobre as propriedades do vidro de boro usando técnicas de aprendizado de máquina mostram que tem um futuro promissor para aplicações.

Um novo banco de dados acelera a descoberta de materiais magnéticos para várias aplicações.

Pequenos polarões impactam muito o movimento de carga em semiconductores e dispositivos eletrônicos.

Avanços recentes na gestão de campo elétrico melhoram o desempenho dos diodos de Ga₂O₃.

Estudar os defeitos é fundamental pra melhorar o desempenho dos dispositivos de perovskita halogenada.