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La ciencia de materiales y la física de la materia condensada exploran cómo se comportan las sustancias que nos rodean, desde los metales en nuestros edificios hasta los semiconductores en nuestros teléfonos. Esta disciplina busca entender las reglas que gobiernan la estructura y las propiedades de la materia, permitiendo el desarrollo de tecnologías más eficientes y sostenibles que transforman nuestra vida diaria.

En Gist.Science, procesamos cada nuevo preprint de este campo directamente desde arXiv para hacer que la investigación de vanguardia sea accesible a todos. Ofrecemos tanto resúmenes en lenguaje sencillo como análisis técnicos detallados, asegurando que expertos y curiosos por igual puedan comprender los avances más recientes sin barreras innecesarias.

A continuación encontrarás la selección más reciente de artículos en ciencia de materiales y materia condensada, listos para ser explorados y entendidos.

Machine-learning interatomic potentials achieving CCSD(T) accuracy for systems with extended covalent networks and van der Waals interactions

Este trabajo presenta una metodología basada en aprendizaje automático que logra precisión CCSD(T) para potenciales interatómicos en sistemas con redes covalentes extendidas y fuerzas de van der Waals, permitiendo simulaciones a gran escala de marcos orgánicos covalentes mediante un enfoque de aprendizaje delta sobre una base de enlace estrecho con corrección de dispersión.

Yuji Ikeda, Axel Forslund, Pranav Kumar, Yongliang Ou, Jong Hyun Jung, Andreas Köhn, Blazej Grabowski2026-03-11🔬 cond-mat.mtrl-sci

Enhanced second-harmonic generation from WS2_2/ReSe2_2 heterostructure

Este estudio demuestra que el apilamiento de van der Waals de heteroestructuras WS2_2/ReSe2_2 con fases cristalinas distintas permite sintonizar y mejorar anisotrópicamente la generación de segundo armónico mediante mecanismos de hibridación y renormalización de bandas, superando las limitaciones de la simple alineación de bandas.

Kanchan Shaikh, Taejun Yoo, Zeyuan Zhu, Qiuyang Li, Amalya C. Johnson, Hui Deng, Fang Liu, Yuki Kobayashi2026-03-11🔬 cond-mat.mtrl-sci

Prediction of Molecular Single-Photon Emitters: A Materials-Modelling Approach

Este artículo presenta un marco teórico y computacional que integra el análisis de bases de datos con predicciones microscópicas para identificar nuevos emisores de fotones individuales moleculares, como un emisor quiral, con el objetivo de explorar y optimizar el vasto espacio de configuraciones moleculares para aplicaciones en tecnología cuántica.

Erik Karlsson Öhman, Daqing Wang, R. Matthias Geilhufe, Christian Schäfer2026-03-11🔬 physics.app-ph

Adaptive hydrogels with spatiotemporal stiffening using pH-modulating enzymes

Este estudio presenta un hidrogel adaptativo que utiliza ondas químicas de pH generadas por enzimas para inducir un endurecimiento espaciotemporal autónomo, revelando que la transducción mecánica es el paso limitante que requiere un suministro continuo de energía para convertir estímulos localizados en respuestas mecánicas sistémicas.

Natascha Gray, Zoe Grämiger, André R. Studart, Rafael Libanori2026-03-11🔬 cond-mat.mtrl-sci

Dielectric, magnetic and lattice dynamics properties of double perovskite (Ca0.5Mn1.5)MnWO6

Este estudio refuta la clasificación previa de (Ca0.5Mn1.5)MnWO6 como multiferroico híbrido, demostrando mediante nuevas muestras y análisis que las anomalías dieléctricas observadas se deben a impurezas químicas y acoplamiento espín-fonón, concluyendo que el material es en realidad un antiferromagnético paraeléctrico.

Hong Dang Nguyen, Alexei A. Belik, Petr Kužel, Fedir Borodavka, Maxim Savinov, Jan Drahokoupil, M. Jarošová, Petr Proschek, Bartoloměj Vaníček, Stanislav Kamba2026-03-11🔬 cond-mat.mtrl-sci

Ground-State Structure Search of Defective High-Entropy Alloys Using Machine-Learning Potentials and Monte Carlo Sampling

Este artículo presenta PAIPAI, un marco de trabajo eficiente basado en potenciales de aprendizaje automático y muestreo Monte Carlo que permite identificar configuraciones atómicas de estado fundamental en aleaciones de alta entropía defectuosas con intersticiales, superando las limitaciones de los métodos tradicionales mediante una arquitectura paralela dual validada con cálculos de teoría del funcional de la densidad.

Siya Zhu, Raymundo Arroyave2026-03-11🔬 cond-mat.mtrl-sci

Machine-learning assistant DFT study of half-metallic full-Heusler alloy N2CaNa: structural, electronic, mechanical, and thermodynamics properties

Este estudio basado en la teoría del funcional de la densidad y el aprendizaje automático caracteriza las propiedades estructurales, electrónicas, mecánicas y termodinámicas de la aleación Heusler N2CaNa, revelando su estabilidad, naturaleza dúctil y potencial para aplicaciones en espintrónica e ingeniería estructural.

E. B. Ettah, M. E. Ishaje, K. A. Minakova, V. A. Sirenko, I. S. Bondar2026-03-11🔬 cond-mat.mtrl-sci

Field-Programmable Topological Torons in Chiral Nematic Liquid Crystals

Este trabajo demuestra experimentalmente y mediante simulaciones que es posible crear, dirigir y estacionar torones en cristales líquidos nemáticos quirales utilizando campos eléctricos de corriente alterna personalizados, logrando un control determinista de su trayectoria para aplicaciones como memorias de datos, patrones reconfigurables y micromanipulación.

Adithya Pradeep, Urban Mur, Ji Qin, Jonghyeon Ka, Waqas Kamal, Tianxin Wang, Junseok Ma, Jianming Wang, Steve J. Elston, Stephen M. Morris2026-03-11🔬 cond-mat.mtrl-sci