Generative design of inorganic materials
本論文は、多モーダル学習とハイスループット実験検証を統合し、AI 基盤モデルを中心とした閉ループ・フレームワークを通じて、機能性無機材料のデータ駆動型逆設計を実現する生成デザインのアプローチを論じています。
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cond-mat.mtrl-sci
2772 件の論文
材料科学と凝縮系物理学の境界領域は、私たちの日常を支える新しい物質の発見と設計を探求する分野です。ここで取り扱われる研究は、半導体から超伝導体まで、未来のエネルギーや電子機器の基盤となる材料の振る舞いを解明するものです。
Gist.Science は、arXiv に投稿されるこの分野の最新プレプリントをすべて収集し、専門用語に頼らない平易な解説と、詳細な技術的な要約の両方を提供しています。これにより、研究者だけでなく、一般の方でも最先端の知見にアクセスできるようになりました。
以下に、このカテゴリから厳選した最新の論文リストを掲載します。
Distributional Inverse Homogenization
この論文は、マクロな機械的特性の統計的データからミクロ構造の統計情報を非侵襲的に推定する「分布逆均質化」という新たな逆問題の枠組みを提案し、1 次元および 2 次元の周期・確率的均質化の文脈でその理論的基盤と実証的有効性を示したものである。
Nanoporous High Entropy Alloys: Overcoming Brittleness Through Strain Hardening
分子動力学シミュレーションにより、ナノ多孔質高エントロピー合金が転位運動の遅延と転位飢餓という二重のメカニズムを通じて、従来のナノ多孔質材料が抱える脆性を克服し、極めて高い比強度と熱的安定性を兼ね備えた次世代軽量高強度材料となり得ることが示されました。
Siamese Foundation Models for Crystal Structure Prediction
この論文は、構造生成モデルとエネルギー予測モデルという 2 つのシアンモデルを統合した事前学習・微調整フレームワーク「DAO」を提案し、既存のベンチマークや実在する超伝導体の構造予測において、従来の第一原理計算を大幅に凌駕する精度と速度を達成したことを報告しています。
Teaching Artificial Intelligence to Perform Rapid, Resolution-Invariant Grain Growth Modeling via Fourier Neural Operator
本研究は、フーリエ神経作用素（FNO）を用いて解像度に依存せず多結晶系の微細構造進化を高精度かつ高速に予測する代理モデルを開発し、従来のフェーズフィールド法に比べて計算コストを大幅に削減しつつ、異なるスケールや解像度での汎化性能を実現したことを報告しています。
Guidelines for the optimization of hafnia-based ferroelectrics through superlattice engineering
ハフニア系強誘電体の性能向上と持続可能性を両立させるため、純粋なジルコニア層を挟んだ超格子構造を設計し、記録的な残留分極値と耐久性を達成した研究が報告されています。
Unified Statistical Theory of Heat Conduction in Nonuniform Media
この論文は、ツワンジグの射影演算子形式を用いて、熱伝導における時間的記憶効果、空間的非局所性、および材料の不均一性を統一的に記述する因果的な時空カーネルを導出・提案し、古典的拡散から非局所輸送や流体力学的な領域に至るまでの様々な輸送現象を微視的動的から一貫して説明する理論的枠組みを確立したものである。
Stoichiometry-Controlled Structural Order and Tunable Antiferromagnetism in ()
本研究は、Fe 間挿入量（）の制御により NbSeの構造秩序と磁気状態を精密に調整できることを示し、で秩序した超格子構造を形成する際に最高 175 K のネール温度を持つ強反強磁性体が出現し、その秩序化が反強磁性結合の鍵となることを明らかにした。
Fabrication effects on Niobium oxidation and surface contamination in Niobium-metal bilayers using X-ray photoelectron spectroscopy
この論文は、X 線光電子分光法（XPS）を用いてニオブ金属積層膜の 17 種類のキャップ層を非破壊評価し、酸化防止効果を検証した上で、耐性の高いキャップ層を選択してマイクロ波共振器の性能を評価したことを報告しています。
ML-guided screening of chalcogenide perovskites as solar energy materials
本研究は、SISSO アルゴリズムを用いて新たな許容因子を導出し、機械学習や持続可能性指標と組み合わせることで、太陽電池材料としての安定性と実現可能性を評価するデータ駆動型のスクリーニング枠組みを提案し、新規なカルコゲン化物ペロブスカイト候補を特定しました。