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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.

Modeling phase separation in polymer-derived carbonitride ceramics through extended machine learning molecular dynamics

Este estudio emplea un potencial interatómico de aprendizaje automático entrenado sobre más de 9.000 configuraciones para simular la dinámica molecular a gran escala de sistemas de carbonitruro de silicio, revelando que el tratamiento térmico impulsa la separación de fases donde anillos de carbono defectuosos median la nucleación de láminas similares al grafito dentro de la matriz amorfa, explicando así las propiedades híbridas únicas del material.

Fabien Mortier, Sylvian Cadars, Olivier Masson, Mauro Boero, Guido Ori, Yun Wang, Samuel Bernard, Assil Bouzid2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

Dataset-aware entropy-maximized active learning for machine-learned interatomic potentials

Este trabajo presenta un marco de aprendizaje activo consciente del conjunto de datos y maximizador de la entropía que combina la dinámica molecular impulsada por la entropía local con el filtrado de información global para generar eficientemente datos de entrenamiento de alta calidad para potenciales interatómicos aprendidos por máquina, logrando errores de energía significativamente menores que el muestreo aleatorio en diversos sistemas químicos con estructuras mínimas etiquetadas mediante DFT.

Meiyan Wang, Rishi Rao, Li Zhu2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

Superconducting PdTe Thin Film Via Topotactic Transformation, Toward Topological Superconductors

Este trabajo demuestra el crecimiento exitoso de películas delgadas superconductoras de PdTe de alta calidad y estables al aire con propiedades similares a las del volumen mediante epitaxia de haces moleculares utilizando una transformación topotáctica a partir de una capa buffer de PdTe₂, estableciendo una plataforma prometedora para la realización de superconductividad topológica y modos cero de Majorana.

Hee Taek Yi, Min Ge, Renjie Xie, Colby J. Stoddard, David H. Yi, Xiaoyu Yuan, Xiong Yao, Seongshik Oh2026-05-21🔬 cond-mat

Ultrafast excitation of Bloch plasmon polaritons in hyperbolic metamaterials with an extreme ultra-violet transient grating

Este artículo demuestra que una rejilla transitoria de ultravioleta extremo, formada por la interferencia de pulsos de láser de electrones libres, puede superar el desajuste de momento para permitir la excitación ultrarrápida de polaritones de plasmones de Bloch en metamateriales hiperbólicos, ofreciendo una alternativa dinámica a las rejillas nanoestructuradas permanentes para el control de modos ópticos.

Tlek Tapani, Hannes Kempf, Matteo Pancaldi, Laura Foglia, Emanuele Pedersoli, Roberta Totani, Adriana Valerio, Riccardo Mincigrucci, Ivaylo Nikolov, Miltcho B. Danailov, Aitor De Andrés, Roman Krahne (…)2026-05-21🔬 physics.optics

TriForces: Augmenting Atomistic GNNs for Transferable Representations

TriForces es un marco de tres flujos agnóstico al modelo que combina el aprendizaje auto-supervisado con representaciones de composición y estructura separadas para mejorar significativamente la transferibilidad y la eficiencia de datos de las redes neuronales gráficas atómicas para potenciales interatómicos de aprendizaje automático.

Ali Ramlaoui, Alexandre Duval, Hannah Bull, Victor Schmidt, Hugues Talbot, Fragkiskos D. Malliaros, Joseph Musielewicz2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

Interacting donor-acceptor pairs as the origin of coupled spin-optical signals in hexagonal boron nitride

Este artículo utiliza cálculos de primeros principios para demostrar que las señales acopladas espín-ópticas en el nitruro de boro hexagonal se originan en pares donador-aceptor interactivos y no en defectos aislados, revelando cómo su separación y estados de carga gobiernan propiedades cuánticas clave y ofreciendo un marco unificado para el diseño de emisores cuánticos a temperatura ambiente.

Guanjian Hu, Jijun Huang, Bing Huang, Song Li2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

Tuning the low-energy band structure in twisted bilayer WSe2

Mediante el uso de nano-ARPES, los investigadores demuestran que, si bien la posición en el momento de los máximos de la banda de valencia en el WSe2 bicapa retorcido permanece fija, el ángulo de retorcimiento puede utilizarse para ajustar la separación energética entre las bandas de huecos en los puntos K y Γ en más de 100 meV, ofreciendo una vía para controlar los huecos de banda y el acoplamiento electrón-fonón dependiente del espín en dispositivos bidimensionales.

T. -H. -Y. Vu, O. J. Clark, N. H. Jo, J. Blyth, Q. Li, C. Jozwiak, A. Bostwick, J. B. Muir, L. Jia, J. A. Davis, I. Di Bernardo, A. Grubisic Cabo, K. Xing, W. Zhao, S. H. Ryu, S. H. Lee, Z. Mao, K. Wa (…)2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

What Lies Between Crystal and Randomly Packed Structures? A General Characterization of Non-Periodic Order

Mediante un estudio extenso de más de 7.000 estructuras en estado fundamental en un modelo de empaquetamiento binario bidimensional, el artículo revela que, aunque predominan las estructuras no periódicas, aproximadamente el 35% de ellas exhiben «selectividad estructural», una propiedad que actúa como una firma de un orden subyacente que se extiende mucho más allá de los límites de diversidad de los cristales periódicos.

Ian Douglass, Peter Harrowell2026-05-21🔬 cond-mat

Generalized Phase Diagrams for Graphene CVD growth on Copper

Este trabajo presenta un diagrama de fases generalizado mejorado para el crecimiento de CVD de grafeno sobre cobre que incorpora efectos de tensión inducida por expansión térmica y desorción química para predecir y guiar la síntesis racional de grafeno bicapa de alta calidad, vinculando parámetros de crecimiento macroscópicos con mecanismos microscópicos de selección de capas.

Tongtong Wang, Ke Jin, Yishi Zhang, Dajun Shu2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

Anisotropic Crystallization Kinetics and Interfacial Dynamics of Phase-Change Material Sb2_2S3_3 from Machine Learning Force Field Simulations

Este estudio utiliza un campo de fuerzas de aprendizaje automático para revelar que el Sb2_2S3_3 exhibe una cristalización anisotrópica impulsada por su estructura de cinta cuasi-unidimensional, con cinética de crecimiento controlada por la interfaz caracterizada por una energía de activación significativamente menor que la difusión, ofreciendo perspectivas clave para optimizar su rendimiento en aplicaciones de almacenamiento de datos y fotónica.

Souvik Chakraborty, Wen-Qing Li, Yun Liu2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci