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A área de Física da Matéria Condensada e Ciência dos Materiais investiga como os átomos se organizam para criar as propriedades que definem o mundo ao nosso redor, desde a condutividade de um fio até a flexibilidade de um novo polímero. É um campo onde a descoberta teórica se transforma rapidamente em tecnologias que moldam nosso dia a dia.

No Gist.Science, acompanhamos diariamente os novos preprints dessa categoria vindos diretamente do arXiv. Nossa equipe processa cada publicação para oferecer resumos técnicos detalhados e explicações em linguagem acessível, garantindo que os avanços mais recentes sejam compreensíveis para todos os níveis de conhecimento.

Abaixo, você encontrará a lista atualizada das pesquisas mais recentes publicadas nesta intersecção fascinante entre física e engenharia.

Modeling phase separation in polymer-derived carbonitride ceramics through extended machine learning molecular dynamics

Este estudo emprega um potencial interatômico baseado em aprendizado de máquina treinado em mais de 9.000 configurações para simular a dinâmica molecular em grande escala de sistemas de carbonitreto de silício, revelando que o tratamento térmico induz a separação de fases, na qual anéis de carbono defeituosos medeiam a nucleação de folhas semelhantes a grafeno dentro da matriz amorfa, explicando assim as propriedades híbridas únicas do material.

Fabien Mortier, Sylvian Cadars, Olivier Masson, Mauro Boero, Guido Ori, Yun Wang, Samuel Bernard, Assil Bouzid2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

Dataset-aware entropy-maximized active learning for machine-learned interatomic potentials

Este artigo apresenta um framework de aprendizado ativo consciente do conjunto de dados e maximizador de entropia que combina dinâmica molecular orientada por entropia local com filtragem de informação global para gerar eficientemente dados de treinamento de alta qualidade para potenciais interatômicos aprendidos por máquina, alcançando erros de energia significativamente menores do que a amostragem aleatória em diversos sistemas químicos com estruturas mínimas rotuladas por DFT.

Meiyan Wang, Rishi Rao, Li Zhu2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

Superconducting PdTe Thin Film Via Topotactic Transformation, Toward Topological Superconductors

Este artigo demonstra o crescimento bem-sucedido de filmes finos supercondutores PdTe de alta qualidade e estáveis ao ar, com propriedades semelhantes às do volume, via epitaxia de feixe molecular utilizando uma transformação topotática a partir de uma camada tampão de PdTe₂, estabelecendo uma plataforma promissora para a realização de supercondutividade topológica e modos zero de Majorana.

Hee Taek Yi, Min Ge, Renjie Xie, Colby J. Stoddard, David H. Yi, Xiaoyu Yuan, Xiong Yao, Seongshik Oh2026-05-21🔬 cond-mat

Ultrafast excitation of Bloch plasmon polaritons in hyperbolic metamaterials with an extreme ultra-violet transient grating

Este artigo demonstra que uma rede transitória ultravioleta extrema, formada pela interferência de pulsos de laser de elétrons livres, pode superar o desacoplamento de momento para permitir a excitação ultrarrápida de polaritons de plasmon de Bloch em metamateriais hiperbólicos, oferecendo uma alternativa dinâmica às redes nanoestruturadas permanentes para o controle de modos ópticos.

Tlek Tapani, Hannes Kempf, Matteo Pancaldi, Laura Foglia, Emanuele Pedersoli, Roberta Totani, Adriana Valerio, Riccardo Mincigrucci, Ivaylo Nikolov, Miltcho B. Danailov, Aitor De Andrés, Roman Krahne (…)2026-05-21🔬 physics.optics

TriForces: Augmenting Atomistic GNNs for Transferable Representations

TriForces é um framework de três fluxos agnóstico a modelos que combina aprendizado auto-supervisionado com representações separadas de composição e estrutura para aprimorar significativamente a transferibilidade e a eficiência de dados de redes neurais de grafos atômicos para potenciais interatômicos de aprendizado de máquina.

Ali Ramlaoui, Alexandre Duval, Hannah Bull, Victor Schmidt, Hugues Talbot, Fragkiskos D. Malliaros, Joseph Musielewicz2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

Interacting donor-acceptor pairs as the origin of coupled spin-optical signals in hexagonal boron nitride

Este artigo utiliza cálculos de primeiros princípios para demonstrar que os sinais acoplados de spin-ópticos no nitreto de boro hexagonal originam-se de pares doador-aceitador interagentes e não de defeitos isolados, revelando como sua separação e estados de carga governam propriedades quânticas fundamentais e oferecendo um arcabouço unificado para o projeto de emissores quânticos à temperatura ambiente.

Guanjian Hu, Jijun Huang, Bing Huang, Song Li2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

Tuning the low-energy band structure in twisted bilayer WSe2

Usando nano-ARPES, pesquisadores demonstram que, embora o posicionamento do momento dos máximos da banda de valência em WSe2 bicamada torcida permaneça fixo, o ângulo de torção pode ser usado para ajustar a separação energética entre as bandas de buracos nos pontos K e Γ em mais de 100 meV, oferecendo uma via para controlar os gaps de banda e o acoplamento elétron-fônon dependente de spin em dispositivos 2D.

T. -H. -Y. Vu, O. J. Clark, N. H. Jo, J. Blyth, Q. Li, C. Jozwiak, A. Bostwick, J. B. Muir, L. Jia, J. A. Davis, I. Di Bernardo, A. Grubisic Cabo, K. Xing, W. Zhao, S. H. Ryu, S. H. Lee, Z. Mao, K. Wa (…)2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

What Lies Between Crystal and Randomly Packed Structures? A General Characterization of Non-Periodic Order

Através de um estudo extensivo de mais de 7.000 estruturas no estado fundamental em um modelo de empacotamento binário bidimensional, o artigo revela que, embora as estruturas não periódicas dominem, aproximadamente 35% delas exibem "seletividade estrutural", uma propriedade que serve como uma assinatura de ordem subjacente que se estende bem além dos limites de diversidade dos cristais periódicos.

Ian Douglass, Peter Harrowell2026-05-21🔬 cond-mat

Generalized Phase Diagrams for Graphene CVD growth on Copper

Este artigo apresenta um diagrama de fases generalizado aprimorado para o crescimento de CVD de grafeno em cobre que incorpora efeitos de tensão induzida por expansão térmica e de dessorção química para prever e orientar a síntese racional de grafeno bicamada de alta qualidade, vinculando parâmetros macroscópicos de crescimento a mecanismos microscópicos de seleção de camadas.

Tongtong Wang, Ke Jin, Yishi Zhang, Dajun Shu2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci

Anisotropic Crystallization Kinetics and Interfacial Dynamics of Phase-Change Material Sb2_2S3_3 from Machine Learning Force Field Simulations

Este estudo utiliza um campo de força de aprendizado de máquina para revelar que o Sb2_2S3_3 exibe cristalização anisotrópica impulsionada por sua estrutura de fita quase unidimensional, com cinética de crescimento controlada pela interface caracterizada por uma energia de ativação significativamente menor do que a difusão, oferecendo insights fundamentais para otimizar seu desempenho em aplicações de armazenamento de dados e fotônica.

Souvik Chakraborty, Wen-Qing Li, Yun Liu2026-05-21🔬 cond-mat.mtrl-sci