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यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि अल्ट्राथिन AlScN फिल्मों में कंपोजिशनल ग्रेडिएंट इंजीनियरिंग संरचनात्मक विच्छेदन (structural discontinuities) को वितरित करके लीकेज और ब्रेकडाउन को कम करती है, जिससे होमोजेनियस समकक्षों की तुलना में काफी बढ़ी हुई प्रतिरोधकता और ध्रुवीकरण के साथ 5 nm जितने पतले स्टैक्स में भी मजबूत फेरोइलेक्ट्रिक स्विचिंग सक्षम होती है।
यह शोध पत्र विविध रासायनिक बेंचमार्क पर मशीन-लर्न किए गए इंटरएटॉमिक पोटेंशियल (MLIP) फाउंडेशन मॉडल्स के लिए सात फाइन-ट्यूनिंग रणनीतियों का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि फाउंडेशन मॉडल की गुणवत्ता और सही ऊर्जा इनिशियलाइजेशन जैसी पूर्व-आवश्यकताएं सर्वोपरि हैं, एकल-प्रणाली सटीकता के लिए 'नाइव फाइन-ट्यूनिंग' (naive fine-tuning) इष्टतम है, जबकि 'मल्टीहेड रिप्ले' (multihead replay) व्यापक परिनियोजन के लिए आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन मजबूती को विशिष्ट रूप से संरक्षित करता है।
यह शोध पत्र विरूपण (shear) अमोर्फाइजेशन को विस्थापन न्यूक्लिएशन (dislocation nucleation) की तुलना में एक निम्न-ऊर्जा फ्रैक्चर मानदंड के रूप में पहचानकर, इलेक्ट्रॉनिक संरचना को आंतरिक तन्यता (intrinsic ductility) से जोड़ने वाला एक एकीकृत ढांचा प्रस्तावित करता है, जिससे शुद्ध धातुओं और बहु-मुख्य-तत्व मिश्र धातुओं (multi-principal-element alloys) दोनों के लिए तन्यता और तन्यता-से-भंगुरता संक्रमण (ductile-to-brittle transitions) की सटीक भविष्यवाणी सक्षम होती है।
यह शोध पत्र चेतावनी देता है कि PBE-आधारित DFT डेटा पर प्रशिक्षित मशीन-लर्निंग इंटरएटॉमिक पोटेंशियल, कार्यात्मक (functional) की कम-घनत्व वाले चरणों को अत्यधिक स्थिर करने की प्रवृत्ति के कारण, HfO की ग्राउंड-स्टेट संरचना की गलत भविष्यवाणी करते हैं, एक ऐसी त्रुटि जिसे PBEsol या LDA जैसे वैकल्पिक कार्यात्मकों का उपयोग करके कम किया जा सकता है।
यह अध्ययन प्रकट करता है कि लिथियम मेटल एनोड्स में मैग्नीशियम का समावेश क्रमबद्ध B2 और Li-समृद्ध -BCC चरणों के बीच एक सशर्त स्पिनोडल अपघटन (spinodal decomposition) को प्रेरित करता है, जिससे एक निरंतर परस्पर जुड़ा हुआ सूक्ष्म संरचना (microstructure) निर्मित होता है जो उच्च धारा घनत्व (current densities) पर तीव्र लिथियम प्रसार को सुगम बनाता है और डेंड्राइट निर्माण को रोकता है।
यह अध्ययन पेरोव्स्काइट सौर कोशिकाओं के स्थानिक रूप से गैर-समान क्षरण को मैप करने के लिए फोटोलुमिनेसेंस इमेजिंग, ड्रिफ्ट-डिफ्यूजन सिमुलेशन और बायेसियन इन्फरेंस को संयोजित करने वाले एक नवीन दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जो सफलतापूर्वक बल्क और इंटरफेस दोषों के बीच अंतर करता है और यह प्रदर्शित करता है कि अमीनो-सिलेन पैसिवेशन इंटरफेशियल क्षरण को प्रभावी ढंग से दबाता है।
क्रायो-कन्फोकल माइक्रोस्कोपी और पार्टिकल इमेज वेलोसिटीमेट्री का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रकट करता है कि दिशात्मक ठोसकरण (डायरेक्शनल सॉलिडिफिकेशन) के दौरान मैरंगोनी प्रवाह के बजाय आयतन विस्तार (वोल्यूमेट्रिक एक्सपेंशन), बुलबुलों के आसपास होने वाली द्रव गति पर हावी रहता है, जो मौजूदा सैद्धांतिक मॉडलों को चुनौती देता है और ठोस पदार्थों में बुलबुलों के वितरण को नियंत्रित करने के लिए नई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि GaSe क्रिस्टल में आयरन डोपिंग ऑप्टिकली और मैग्नेटिकली सक्रिय दोष केंद्रों को पेश करती है, जिन्हें पावर-, तापमान-, और चुंबकीय-क्षेत्र-निर्भर फोटोल्यूमिनेसेंस स्पेक्ट्रोस्कोपी के माध्यम से विशिष्ट g-फैक्टर वाले Fe-बाउंड एक्सिटोन के रूप में पहचाना गया है, जिससे मैग्नेटो-ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक और क्वांटम फोटोनिक अनुप्रयोगों के लिए नई अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक सिमेट्री-इलेक्ट्रॉनिक फिंगरप्रिंट (SEF) प्रतिनिधित्व प्रस्तुत करता है जो, क्रिस्टलोग्राफिक सिमेट्री और साइट-रिजॉल्व्ड इलेक्ट्रॉनिक संरचना को एकीकृत करके, मशीन लर्निंग मॉडलों को 2D सामग्रियों में चुंबकीय गुणों की सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है, जबकि अद्वितीय रूप से प्रतिस्पर्धी चुंबकीय चरणों और फ्रस्ट्रेशन (frustration) की पहचान करने और उन्हें लक्षणबद्ध करने के लिए मॉडल अनिश्चितता का एक नैदानिक उपकरण के रूप में उपयोग करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सेप्स्रल विश्लेषण (cepstral analysis) को ग्रीन-कुबो सिमुलेशन और मशीन-लर्नड पोटेंशियल के साथ संयोजित करना, पारंपरिक विधियों में निहित सांख्यिकीय शोर और पैरामीटर संवेदनशीलता को दूर करके, मेटल-ऑर्गेनिक फ्रेमवर्क्स की तापीय चालकता की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए एक सुदृढ़, स्वचालित और कुशल ढांचा प्रदान करता है।