Kinetic Monte Carlo-Ising Machine Optimization for Atomistic Inverse Design of Solid Electrolytes
Este artigo apresenta uma estrutura KMC-FMQA que combina simulações de Monte Carlo cinético com otimização baseada em máquinas de Ising para identificar eficientemente configurações de dopantes em eletrólitos sólidos, demonstrando com sucesso uma melhoria de uma ordem de magnitude na condutividade iônica para zircônia estabilizada com ítria em comparação com referências aleatórias e experimentais.