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Este trabalho apresenta um framework de aprendizado profundo baseado em Redes Transformadoras Espaciais (STN) que, ao aprender implicitamente a alinhar espectros de XPS sintéticos, supera desafios como deslocamentos variáveis e sobreposição de picos, alcançando alta precisão na identificação de grupos funcionais e avançando a análise automatizada de superfícies materiais.
Este trabalho apresenta um fluxo de trabalho computacional automatizado para a triagem de alto rendimento de polímeros, que integra um protocolo de recozimento com controle adaptativo para reduzir custos e intervenção humana, permitindo a aplicação de métodos de aprendizado de máquina para prever propriedades como densidade e temperatura de transição vítrea.
Este trabalho otimiza um funcional de densidade híbrido de separação de alcance para modelar com precisão o aceitador não-fullereno Y6 e seus dímeros no estado sólido, explicando os efeitos solvatocrômicos e propondo que a redução do parâmetro de separação de alcance melhora a precisão de funcionais padrão sem a necessidade de um processo de ajuste complexo.
Este estudo caracteriza as funções dielétricas dependentes da temperatura de filmes de nitreto de tântalo (TaN) depositados por deposição de camadas atômicas (ALD), demonstrando seu comportamento isolante e estabilidade térmica, o que os torna candidatos promissores para barreiras de tunelamento em junções de Josephson para circuitos quânticos supercondutores.
Este estudo estende a teoria de relaxação spin-rede para incluir processos de três fônons em um complexo de nitreto de cromo, demonstrando que, embora esses efeitos sejam insignificantes nas temperaturas experimentais atuais, sua relevância futura valida a suposição de acoplamento fraco e abre caminho para a exploração de regimes de acoplamento forte em materiais moleculares.
Este estudo estabelece um quadro teórico validado por cálculos de DFT e confirmado experimentalmente para prever as morfologias de equilíbrio de nanocristais de sulfeto de manganês (MnS) em diferentes fases polimórficas, demonstrando que os nanocristais cúbicos de fase rocha-sal são termodinamicamente favorecidos e corroborando essa previsão com síntese e medições de calorimetria.
Este estudo valida experimentalmente a transferibilidade de potenciais interatômicos aprendidos por máquina (MLIPs) ao demonstrar que um modelo baseado em MACE reproduz com precisão espectros de espalhamento inelástico de nêutrons de diiodotiofeno sob alta pressão, capturando tanto o endurecimento estérico quanto desvios vermelhos anômalos, estabelecendo assim a espectroscopia de nêutrons de alta pressão como um benchmark rigoroso para potenciais preditivos.
Os autores demonstram a propagação coerente de ondas de spin antiferromagnéticas a longas distâncias e com velocidades de grupo recordes de até 22,5 km/s em α-Fe₂O₃ à temperatura ambiente, validando um modelo teórico que explica esses resultados por meio da interação de Dzyaloshinskii-Moriya e da rigidez de troca.
Este estudo apresenta um filme fino amorfo de carbeto de silício (SiC) em escala de wafer que atinge uma resistência à tração superior a 10 GPa e fatores de qualidade mecânica acima de 10^8 à temperatura ambiente, estabelecendo um novo recorde para materiais amorfos nanoestruturados e abrindo novas perspectivas para sensores nanomecânicos de alta performance.
Este estudo utiliza uma abordagem não perturbativa e totalmente autoconsistente para demonstrar que o acoplamento elétron-spin, através de feedback eletrônico induzido por rotações de spin, renormaliza significativamente os parâmetros de acoplamento de troca (), permitindo a construção de modelos de spin quantitativamente confiáveis que reproduzem com precisão as temperaturas de transição de fase magnética em diversos materiais.
Este artigo demonstra que a inclusão de anisotropia induzida por pares, em vez de depender apenas de anisotropia de íon único, melhora significativamente a precisão dos modelos de simulação de magnetização em semicondutores magnéticos diluídos desordenados, como o GaMnN.
Este estudo demonstra que filmes finos epitaxiais de RuO2 exibem um efeito Hall de spin robusto e anisotrópico, mas não apresentam a contribuição de divisão de spin altermagnética, contradizendo relatórios anteriores e esclarecendo as propriedades de conversão spin-carga deste material candidato a altermagneto.
Este estudo utiliza simulações computacionais para demonstrar que a empilhamento aleatório de camadas em flakes mesoscópicos de 1-TaS gera uma coexistência de fases metálicas e isolantes, estabelecendo uma base para o aproveitamento de pilhas defeituosas em aplicações de memória fria.
Este estudo revela que, ao contrário do comportamento altermagnético observado no bulk, as monocamadas e bicamadas de MnTe em substrato de grafeno/Ir(111) exibem estruturas magnéticas emergentes distintas, caracterizadas por um antiferromagnetismo de camadas robusto na bicamada e um comportamento tipo vidro de spin na monocamada, demonstrando como a redução dimensional pode promover fases magnéticas únicas.
Este trabalho demonstra que cristais magnônicos torcidos, sob excitação de micro-ondas de dois tons, geram pentes de frequência magnônica com alta eficiência devido à intensificação das interações de três magnons induzidas por ângulos de torção finitos, revelando uma faixa ótima de ângulos e frequências para aplicações em processamento de informação e metrologia de precisão.
Este trabalho demonstra um método direto para determinar o referencial dos eixos principais do gradiente de campo elétrico em cristais únicos de spin 3/2 por meio de goniometria da frequência de Rabi em ressonância quadrupolar nuclear, além de medir tempos de relaxação a baixas temperaturas utilizando um criostato sem criogênicos.
Este estudo revela, por meio de simulações atômicas, que a segregação de solutos intersticiais em ligas binárias induz transições de fase em contornos de grão que promovem a formação espontânea e sem barreira energética de desconexões, um mecanismo inédito que altera fundamentalmente a cinética dos contornos de grão ao suprimir a migração acoplada ao cisalhamento e favorecer o deslizamento puro e a amorfização.
Este artigo apresenta um quadro de aprendizado profundo que automatiza a identificação de condições de feixe fraco na microscopia de raios X em campo escuro, superando a dependência de classificação manual e permitindo a análise não destrutiva e estatisticamente significativa de discordâncias em materiais cristalinos macroscópicos.
Este estudo demonstra que o padrão químico de dopantes em complexões interfaciais amorfas de ligas nanocristalinas ricas em cobre modula a ordem estrutural de curto alcance, revelando uma conexão íntima entre a química local e a organização estrutural que permite o projeto microestrutural dessas interfaces.
Os autores demonstram experimentalmente um neurônio totalmente magnônico com memória de desaparecimento sintonizável, que opera exclusivamente com magnons, permitindo a integração temporal de pulsos e o disparo em cascata de múltiplos neurônios.