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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.

Multirate characterization of relaxation mechanisms for two nonequivalent nuclear spins 1/2 in a liquid using maximally entangled pseudo-pure quantum states

Este trabajo presenta una caracterización multirrápida de los mecanismos de relajación para dos espines nucleares no equivalentes en un líquido, combinando mediciones convencionales con técnicas novedosas que utilizan estados de Bell pseudo-puros máximamente entrelazados para validar experimental y teóricamente teorías microscópicas, identificar contribuciones de relajación no convencionales y establecer una relación universal para las interacciones dipolares magnéticas intrapares.

Georgiy Baroncha, Alexander Perepukhov, Boris V. Fine2026-05-01⚛️ quant-ph

VBr >10 kV E-Beam/Sputtered Vertical NiOx/(011) \beta-Ga2O3 HJDs with PFOM >2.3 GW/cm2

Este artículo reporta la fabricación de diodos de heterounión verticales de NiOx/(011) β\beta-Ga2_2O3_3 con un voltaje de ruptura superior a 10 kV y una figura de mérito de potencia superior a 2.3 GW/cm2^2, logrando un campo de ruptura de plano paralelo récord de >5.3 MV/cm en capas epitaxiales gruesas de (011) β\beta-Ga2_2O3_3.

Yizheng Liu, Carl Peterson, Chinmoy Nath Saha, Marko J. Tadjer, Sriram Krishnamoorthy2026-05-01🔬 physics.app-ph

AutoREC: A software platform for developing reinforcement learning agents for equivalent circuit model generation from electrochemical impedance spectroscopy data

Este artículo presenta AutoREC, una plataforma de código abierto en Python que aprovecha el aprendizaje por refuerzo para automatizar la generación de modelos de circuitos equivalentes a partir de datos de espectroscopia de impedancia electroquímica, logrando alta precisión en conjuntos de datos sintéticos y una fuerte generalización en diversos sistemas experimentales para permitir un análisis electroquímico escalable y autónomo.

Ali Jaberi (Clean Energy Innovation Research Center, National Research Council Canada, Mississauga, ON, Canada), Yonatan Kurniawan (Department of Material Science and Engineering, University of Toront (…)2026-05-01🤖 cs.LG

Electrically Tunable Terahertz Chirality from Quantum Geometry

Este estudio demuestra que el control electrostático del semimetal de Dirac tridimensional Cd3As2 permite un control programable sobre la quiralidad de la emisión de terahercios mediante la modulación selectiva del componente polarizado linealmente impulsado por la curvatura de Berry, lo que posibilita así sintonizar el estado de polarización a través de la esfera de Poincaré.

Sobhan Subhra Mishra, Thomas CaiWei Tan, Faxian Xiu, Ranjan Singh2026-05-01🔬 cond-mat.mes-hall

Ultrafast Sliding Ferroelectric Switching in Bilayer Hexagonal Boron Nitride Revealed by Deep Learning Molecular Dynamics

Este estudio utiliza un marco novedoso de aprendizaje profundo que combina potenciales de aprendizaje automático MACE y redes neuronales gráficas equivariantes para simular la conmutación ferroeléctrica deslizante coherente ultrarrápida en nitruro de boro hexagonal bicapa, revelando un mecanismo viable de 5 picosegundos que reproduce los ciclos de histéresis experimentales.

Yinan Wang, Poyen Chen, Teruyasu Mizoguchi2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

Phase-Transition Induced Domain Evolution and Magnetization Dynamics in FePt/FeRh Bilayers for Efficient Heat-Assisted Magnetic Recording

Este estudio demuestra que los bicapas FePt/FeRh mejoran significativamente la eficiencia del grabado magnético asistido por calor aprovechando la transición de fase del FeRh para reducir la coercitividad del FePt mediante el acoplamiento de intercambio interfacial y una mayor movilidad de las paredes de dominio, en lugar de ablandar la anisotropía intrínseca.

Saroj K. Mishra, Y. Sasaki, S. Isogami, I. Suzuki, Keerthana P, J. Mohanty, Y. K. Takahashi2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

VibroML: an automated toolkit for high-throughput vibrational analysis and dynamic instability remediation of crystalline materials using machine-learned potentials

VibroML es un kit de herramientas de Python de código abierto que aprovecha los potenciales aprendidos por máquina y los algoritmos genéticos para automatizar la corrección de inestabilidades dinámicas, validar la estabilidad a temperatura finita y explorar sistemáticamente los espacios composicionales, transformando así el cribado de materiales de alto rendimiento de una mera verificación de estabilidad en un flujo de trabajo integral para generar estructuras cristalinas físicamente viables.

Rogério Almeida Gouvêa, Gian-Marco Rignanese2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

Conditional Generative Models Enable Targeted Exploration of MAX Phase Design Space

Este estudio demuestra que un modelo de lenguaje grande ajustado fino, CrystaLLM-π\pi, puede utilizar eficazmente vectores de condicionamiento para dirigir y generar estructuras estables y novedosas de fase MAX, acelerando así el descubrimiento de precursores para MXenes mediante un cribado computacional eficiente.

Jamie Swain, Cyprien Bone, Matthew T. Darby, Ewan Galloway, Keith T. Butler2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

On the proposed concept of mechanical phasons in Ni-Mn-Ga modulated martensite

Este trabajo propone un modelo mecánico que demuestra que los fasones de modulación en la martensita modulada de cinco capas de Ni-Mn-Ga actúan como fuente de una compliancia macroscópica al corte anómala, relajando eficazmente las cargas de corte externas en estados commensurados y débilmente incommensurados, al tiempo que explica propiedades clave de la red cristalina como la distorsión monocínica espontánea y la formación de maclas.

Petr Sedlák (Institute of Thermomechanics, Czech Academy of Sciences, Prague), Tomáš Grabec (Institute of Thermomechanics, Czech Academy of Sciences, Prague), Hanuš Seiner (Institute of Thermomechanic (…)2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci

Geometric memory in incomplete phase transitions across dimensions

Este estudio extiende un modelo geométrico de transiciones de fase en estado sólido incompletas a tres dimensiones, demostrando que un efecto de memoria puramente geométrico, donde la historia previa de transformación altera las distribuciones posteriores del tamaño de las placas, es robusto a través de las dimensiones pero significativamente más fuerte en sistemas bidimensionales que en los tridimensionales.

F. Tolea, M. Tolea2026-05-01🔬 cond-mat.mtrl-sci