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Este trabajo presenta un marco de aprendizaje profundo basado en Redes Transformadoras Espaciales que, al entrenarse con un vasto conjunto de datos sintéticos derivados de polímeros reales, logra corregir automáticamente desplazamientos electrostáticos en espectros XPS y clasificar con alta precisión los grupos funcionales, avanzando así hacia el análisis automatizado y autónomo de superficies materiales.
Este trabajo presenta un flujo de trabajo computacional automatizado para el cribado de alto rendimiento de polímeros que, al integrar protocolos de recocido con control adaptativo, reduce los costos computacionales y permite el uso de aprendizaje automático para predecir propiedades como la densidad y la temperatura de transición vítrea.
Este trabajo optimiza y ajusta funcionales híbridos de densidad para modelar con precisión los aceptores no fullerenos como Y6, explicando sus efectos solvatocrómicos y demostrando que reducir la longitud de separación de rango mejora la precisión de los funcionales estándar sin necesidad de un proceso de ajuste complejo.
Este estudio demuestra que el nitruro de tantalio (TaN) depositado por deposición de capa atómica (ALD) presenta un comportamiento dieléctrico aislante estable a diferentes temperaturas y una composición uniforme, lo que lo convierte en un material prometedor para barreras de túnel en uniones Josephson de circuitos cuánticos superconductores, ofreciendo ventajas sobre el óxido de aluminio en términos de control de espesor, rugosidad y estabilidad térmica.
Este estudio extiende la teoría de la relajación espín-red a procesos de tres fonones en un complejo de nitruro de cromo, demostrando que, aunque estos efectos son despreciables a temperaturas experimentales en este sistema, su validación confirma la suposición de acoplamiento débil y establece las bases para explorar regímenes de acoplamiento fuerte en materiales moleculares.
Este estudio combina cálculos de teoría funcional de la densidad validados con experimentos de calorimetría para predecir y confirmar que la morfología de equilibrio de los nanocristales de sulfuro de manganeso (MnS) depende de su polimorfo y del potencial químico del azufre, estableciendo un marco robusto para entender la termodinámica de superficies en semiconductores magnéticos.
Este estudio valida experimentalmente la transferabilidad de un potencial interatómico aprendido por máquina (MLIP) mediante espectroscopía de neutrones inelásticos de alta presión, demostrando que el modelo predice con precisión los cambios en el paisaje energético de 2,5-diiodotiofeno bajo diferentes condiciones termodinámicas.
Los investigadores reportan la propagación coherente de ondas de espín antiferromagnéticas a alta velocidad (hasta 22,5 km/s) a lo largo de 10 µm a temperatura ambiente en -FeO, validando experimentalmente un modelo teórico que incluye la interacción Dzyaloshinskii-Moriya y demostrando así el potencial de la magnónica antiferromagnética para aplicaciones de alta velocidad.
Este estudio presenta un nuevo material de carburo de silicio amorfo a escala de oblea que alcanza una resistencia a la tracción superior a 10 GPa y factores de calidad mecánica de hasta 10^8, estableciendo un nuevo récord para materiales amorfos y abriendo nuevas posibilidades en sensores nanomecánicos y otras aplicaciones de alta exigencia.
Mediante un enfoque no perturbativo y totalmente autoconistente, este estudio demuestra que el acoplamiento electrón–espín induce una retroalimentación electrónica que renormaliza significativamente los parámetros de acoplamiento de intercambio, permitiendo la construcción de modelos de espín cuantitativamente fiables para la simulación de materiales magnéticos a temperatura finita.
Este artículo introduce el concepto de anisotropía inducida por pares en sistemas magnéticos desordenados, demostrando mediante cálculos de teoría funcional de la densidad en GaMnN que su inclusión en simulaciones de espín atómico mejora significativamente la concordancia entre los resultados teóricos y las curvas de magnetización experimentales en comparación con los modelos tradicionales de anisotropía de ion único.
Este estudio demuestra que las películas delgadas epitaxiales de RuO2 exhiben un efecto Hall de espín robusto y anisotrópico sin contribuciones de la división de espín altermagnética, revelando un ángulo de Hall de espín negativo y desafiando las interpretaciones anteriores sobre su orden magnético.
Este estudio establece una base computacional que demuestra cómo el apilamiento aleatorio en capas de 1-TaS regula sus propiedades electrónicas, revelando una coexistencia de fases metálicas, de banda y aislantes de Mott que va más allá de la teoría de bandas convencional.
Este estudio revela que, a diferencia de su contraparte tridimensional, el MnTe en monocapas y bicapas atómicas adopta fases magnéticas inusuales, como un antiferromagnetismo de capas robusto y un comportamiento tipo vidrio de espín, demostrando cómo la reducción dimensional promueve estructuras magnéticas emergentes distintas.
Este trabajo demuestra que la excitación de microondas de dos tonos en cristales magnónicos retorcidos genera peines de frecuencia magnónica, donde los ángulos de torsión finitos mejoran significativamente las interacciones de tres magnones, revelando un rango óptimo de ángulos y frecuencias para obtener peines de alta calidad con múltiples dientes.
Este trabajo demuestra un método basado en la goniometría de la frecuencia de Rabi para determinar el marco de ejes principales del gradiente de campo eléctrico en cristales únicos de clorato de potasio con núcleos de espín 3/2, y mide las tiempos de relajación a temperaturas criogénicas utilizando un criostato libre de criógenos para ampliar la accesibilidad de la técnica.
Mediante simulaciones atómicas, este estudio revela que la segregación de solutos intersticiales induce transiciones de fase en los límites de grano que facilitan la formación de disconexiones sin barrera de energía, un mecanismo novedoso ausente en materiales puros que altera fundamentalmente la cinética de los límites de grano en aleaciones.
Este artículo presenta un marco de aprendizaje profundo que automatiza la identificación de condiciones de haz débil en microscopía de rayos X de campo oscuro, superando las limitaciones de los métodos manuales para permitir el análisis estadístico y no destructivo de dislocaciones en materiales cristalinos a granel.
Este estudio demuestra que el autoensamblaje químico en complejones interfaciales amorosos de aleaciones nanocristalinas ricas en cobre modula el orden estructural de corto alcance, vinculando la segregación de dopantes en las regiones de transición con el aumento de la desordenación estructural y abriendo nuevas vías para la ingeniería microestructural.
Los investigadores demostraron experimentalmente un primer neurona totalmente magnónica con memoria de desvanecimiento sintonizable que permite la integración temporal de pulsos y el encadenamiento de múltiples neuronas, superando así los desafíos de interconexión en sistemas puramente magnónicos para aplicaciones neuromórficas.