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यह अध्ययन सिम्युलेटेड और प्रयोगात्मक परमाणु बल सूक्ष्मदर्शी (एटॉमिक फ़ोर्स माइक्रोस्कोपी) छवियों के बीच डोमेन अंतराल को पाटने के लिए स्टाइल ट्रांसलेशन का उपयोग करता है, जिससे लेबल किए गए प्रयोगात्मक डेटा की आवश्यकता के बिना परमाणु संरचना की खोज के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के भविष्य कहने वाले प्रदर्शन को बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि SrTiO3 सबस्ट्रेट्स पर विकसित KTaO3 थिन फिल्मों पर लागू एपिटैक्सियल स्ट्रेन (epitaxial strain) एक सुदृढ़, अंतर्निहित फेरोइलेक्ट्रिक अवस्था को प्रेरित करता है जिसका संक्रमण तापमान 475 K है, जो सामग्री के क्यूरी तापमान और स्वतःस्फूर्त ध्रुवीकरण पर व्यवस्थित नियंत्रण को सक्षम बनाता है।
यह अध्ययन रोंबोहेड्रल मल्टीलेयर ग्राफीन में स्पिन-ऑर्बिट-ड्रिवन क्वार्टर सेमीमेटल्स के अवलोकन की रिपोर्ट करता है, जहाँ मजबूत सहसंबंध और प्रॉक्सिमिटाइज्ड स्पिन-ऑर्बिट कपलिंग स्वतःस्फूर्त समरूपता भंग (स्पोंटेनियस सिमिट्री ब्रेकिंग) और एक हिस्टेरेटिक एनोमलस हॉल प्रभाव को प्रेरित करते हैं, जो अंततः चेर्न इंसुलेटर्स में चुंबकीय-क्षेत्र-ट्यून्ड चरण संक्रमण को सक्षम बनाता है।
इलास्टोकैलोरिक प्रयोगों, मुक्त-ऊर्जा मॉडलिंग और प्रथम-सिद्धांत गणनाओं को संयोजित करके, यह अध्ययन MnF में अल्टरमैग्नेटिक क्रिटिकल पॉइंट के लिए एक ऊष्मागतिक प्रोब स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे चुंबकीय मल्टीपोल और यूनिएक्सियल स्ट्रेन के बीच का युग्मन d-वेव अल्टरमैग्नेट्स में मल्टीपोलर ऑर्डर का पता लगाने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
लेखक एक गैर-अनुभवजन्य, कोह-शैम-सहायता प्राप्त ऑर्बिटल-फ्री डेंसिटी फंक्शनल थ्योरी ढांचा प्रस्तुत करते हैं जो चरम स्थितियों के तहत इलेक्ट्रॉनिक संरचना गणनाओं के लिए कोह-शैम-स्तर की सटीकता प्राप्त करता है, जबकि पारंपरिक विधियों की तुलना में सैकड़ों गुना कम्प्यूटेशनल गति प्रदान करता है।
यह शोध पत्र परिवार के -वेव अल्टरमैग्नेट्स (altermagnets) को मिरर सिमिट्री (mirror symmetry) द्वारा संरक्षित, सुदृढ़, स्पिन-वैली-लॉक्ड नोडल-लाइन फर्मियॉन्स (spin-valley-locked nodal-line fermions) को साकार करने के लिए एक बहुमुखी मंच के रूप में पहचानता है, जो लेयर इंजीनियरिंग और इलेक्ट्रॉनिक कोरिलेशन (electronic correlations) के माध्यम से इन टोपोलॉजिकल अवस्थाओं को अलग करने के लिए एक सामान्य डिजाइन सिद्धांत प्रस्तुत करता है।
यह परिप्रेक्ष्य तर्क देता है कि ऊर्जा सामग्रियों की खोज में अगला मोर्चा ऊष्मागतिकी-सूचित (thermodynamics-informed) मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने में निहित है, जो वास्तविक परिचालन स्थितियों के तहत सामग्रियों के व्यवहार को नियंत्रित करने में एंट्रॉपी और एनहार्मोनिसिटी (anharmonicity) की आवश्यक भूमिकाओं को पकड़ने के लिए स्थिर शून्य-तापमान ऊर्जा भविष्यवाणियों से आगे बढ़ते हैं।
प्रथम-सिद्धांत गणनाओं (first-principles calculations) से पता चलता है कि क्रमबद्ध BiSbTeSe व्युत्क्रमण समरूपता (inversion symmetry) को तोड़कर विशाल बल्क राशबा स्पिन स्प्लिटिंग (giant bulk Rashba spin splitting) के साथ-साथ सुदृढ़ टोपोलॉजिकल सतह अवस्थाएं प्रदर्शित करता है, जो इसे सह-अस्तित्व वाले बल्क और सतह स्पिन-चार्ज परिवहन परिघटनाओं के अन्वेषण के लिए एक अद्वितीय मंच के रूप में स्थापित करता है।
यह अध्ययन भौतिकी-सूचित मशीन लर्निंग मॉडल प्रस्तुत करता है जो ट्रांज़िशन-मेटल ऑक्साइड के लिए cRPA-व्युत्पन्न हबर्ड इंटरेक्शन मापदंडों (, , और ) की सटीक भविष्यवाणी करते हैं, जो उच्च-थ्रूपुट स्क्रीनिंग क्षमताएं और इन अंतःक्रियाओं को नियंत्रित करने वाले इलेक्ट्रॉनिक और संरचनात्मक कारकों में नए भौतिक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
PUDA सेल्फ-ड्राइविंग प्रयोगशालाओं के लिए एक हेडलेस, AI-नेटिव हार्डवेयर हार्नेस पेश करता है जो पारंपरिक ग्राफिकल इंटरफेस को एक नियत (डिटरमिनिस्टिक) कमांड-लाइन रनटाइम से बदल देता है, जिससे स्वायत्त एजेंटों को प्रयोग निष्पादित करने में सक्षम बनाया जा सके और साथ ही संरचित, लिंक्ड रिकॉर्ड्स के माध्यम से पूर्ण डेटा प्रोवेनेंस और ऑडिटेबिलिटी सुनिश्चित की जा सके।