4820 편의 논문
물질 과학과 응집물질 물리학은 우리 주변의 고체와 액체가 어떻게 작동하는지를 탐구하는 분야입니다. 이 영역에서는 전기가 어떻게 흐르고, 자석은 왜 자성을 띠며, 새로운 재료가 어떤 특성을 가지는지 등 일상생활을 바꾸는 기초 원리를 연구합니다.
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본 논문은 큐리-바이스 온도와 닐 온도를 독립적으로 추정함으로써 자기 좌절 지수를 간접적으로 예측하는 CatBoost 기반의 머신러닝 워크플로우를 제시하며, 이를 통해 67,000개 이상의 화합물을 성공적으로 스크리닝하여 새로운 산화물 시스템을 포함한 20개의 고신뢰도 좌절 자기 후보 물질을 식별하였다.
이 논문은 스핀-밸리-층 결합을 가진 2D 알터마그넷이 외부 장에 의해 게이트 전환 가능한 전기적 홀 신호로 드러날 수 있는 숨겨진 스핀-밸리 홀 효과를 나타낸다는 것을 입증하며, 이는 모든 전기적 밸리-스핀 제어 및 자기 광학을 위한 새로운 대칭 기반 경로를 제공한다.
이 논문은 실리콘을 위한 등변 신경망 강화 경험적 유사 퍼텐셜 방법인 EpNet-Si를 소개하며, 이는 다양한 결정 구조에 걸쳐 밀도 범함수 이론과 유사한 오차로 빠르고 정확한 밴드 구조 예측을 달성하기 위해 국부적 환경으로부터 원자 폼 인자를 학습한다.
이 제1원리 연구는 20 GPa까지의 압력 의존적 구조적, 탄성적, 전자적 및 진동 특성을 비교하여 층상 구조인 Y2GaB와 Y2InB MAB 상을 분석하였으며, Y2GaB는 압축 하에서 향상된 열적 및 탄성적 성능과 함께 기계적 안정성을 유지하는 반면 Y2InB는 상압을 초과하면 불안정해진다는 점을 밝힘으로써, 이들의 압력 유도 진화 과정을 지배하는 데 있어 M-사이트 치환의 결정적인 역할을 규명하였다.
이 논문은 고압 조건에서 머신러닝 포텐셜을 체계적으로 평가하기 위한 WBM-MatPES 벤치마크 데이터셋을 소개하고, 상압 및 150 GPa에 달하는 극한 압력 조건 전반에서 높은 정확도를 유지하며 기존 방식들을 크게 능가하는 그래프 트랜스포머 모델인 Tuga-FF를 제시한다.
이 연구는 실험적 특성 분석과 제일원리 계산을 결합하여, 곡면의 백금 기판 위에서 육방정 질화붕소 성장이 상부층과 기판 사이의 상호작용 강도를 변화시킴으로써 표면 패싯의 상대적 안정성을 변화시키고, 이를 통해 특정 결정면으로의 선택적 패싯 형성을 유도함을 입증한다.
본 논문은 단일 구조가 기존의 조립체에 비해 부피를 크게 줄이면서도 여러 방향에 걸쳐 프로그래밍 가능한 주파수 선택적 감지 및 구동을 달성할 수 있도록 하는, 재구성 가능한 압전 텐서의 구조적 및 모드 프로그래밍을 가능하게 하는 그래프 기반 역설계 프레임워크를 제시한다.
본 연구는 에서의 염소 치환이 높은 전자 이동도와 같은 핵심적인 전자적 특성을 유지하면서도, 준이차원적 특성을 강화하고 광범위한 밴드갭 엔지니어링을 가능하게 하는 반데르발스 갭을 효과적으로 도입한다는 것을 입증한다.
본 연구는 AI 기반 역설계 워크플로를 머신러닝 포텐셜 및 제일원리 계산과 통합함으로써, 매우 큰 수직 방향 분극을 나타내는 두 가지 동적 안정성을 가진 2D Bi2O3 단층을 예측하였으며, 이는 차원 유도 대칭성 깨짐이 고분극 2D 산화물을 발견하기 위한 실행 가능한 전략임을 입증한다.
이 연구는 구조적 및 화학적으로 구별되는 국소 환경을 선택함으로써 OMat24 데이터셋의 1% 미만으로 머신러닝 힘의 장(force fields)을 학습시키는 것이 1억 개의 구조 전체로 학습된 모델과 대등한 정확도를 산출한다는 것을 입증하며, 이는 범용 재료 모델링에 있어 데이터의 양보다는 화학적 다양성이 핵심적인 요소임을 증명한다.