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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.

Agentic Design of Compositional Descriptors via Autoresearch for Materials Science Applications

Este artigo apresenta o Automat, um framework de autopesquisa no qual um agente de IA projeta autonomamente e refina iterativamente descritores baseados em composição quimicamente interpretáveis para previsão de propriedades de materiais, superando com sucesso as linhas de base estabelecidas na previsão de gaps de banda e temperaturas de Curie, ao mesmo tempo que destaca as limitações atuais nas estratégias de busca e no controle de complexidade.

Matteo Cobelli, Stefano Sanvito2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Compositional and Magnetic Characterisation of Oblique Co and Fe Nanowire Structures Fabricated Using Focused Electron Beam Induced Deposition

Este estudo demonstra que a deposição induzida por feixe de elétrons focalizado (FEBID) de nanofios de cobalto e ferro resulta em menor teor metálico e indução magnética em ângulos de crescimento oblíquos devido a dinâmicas de crescimento não uniformes, mas essas variações podem ser mitigadas pela otimização dos parâmetros do feixe, como o uso de baixa tensão e alta corrente, para fabricar estruturas com composição consistente em ângulos de 0° a 60°.

Aurys Silinga, Keir Edgar, Stephen McVitie, Kayla Fallon, András Kovács, Rafal E. Dunin-Borkowski, Trevor P. Almeida2026-05-15🔬 cond-mat.mes-hall

Melting Behavior and Phase Stability of CaO from Neural Network Potentials: a Molecular Dynamics Study

Este estudo emprega um potencial interatômico baseado em aprendizado de máquina para realizar simulações de dinâmica molecular em grande escala que determinam a temperatura de fusão, a entalpia de fusão e a curva de fusão sob alta pressão do óxido de cálcio, revelando uma razão de superaquecimento dependente da pressão e estabelecendo os PIAQs como uma estrutura robusta para investigar a estabilidade de fases de óxidos iônicos.

Francesca Menescardi, Stefano de Gironcoli2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Atomically resolved intrinsic superconducting gap in (La,Pr)3Ni2O7 films

Utilizando microscopia de tunelamento de varredura e espectroscopia com resolução atômica em filmes de (La,Pr)₃Ni₂O₇ transferidos criogenicamente, este estudo revela um gap supercondutor intrínseco sem nós com duas escalas de energia distintas, distinguindo-o de espectros em forma de V causados pela perda de oxigênio e fornecendo insights fundamentais sobre a simetria de emparelhamento de nickelatos bicamada.

Xinxin Wang, Yaqi Chen, Cui Ding, Lizhi Xu, Jian-Jian Miao, Guangdi Zhou, Zhuoyu Chen, Yu-Jie Sun, Jin-Feng Jia, Qi-Kun Xue2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Generative reconstruction of 2D and 3D polycrystalline microstructures using symmetrized hyperspherical harmonics

Este artigo apresenta um framework de código aberto e diferenciável implementado no MCRpy que utiliza harmônicos esféricos simetrizados e descritores avançados de correlação espacial para gerar eficientemente microestruturas policristalinas 2D e 3D de alta fidelidade a partir de dados de orientação 2D limitados, permitindo assim estudos robustos de ligação estrutura-propriedade para o projeto de materiais.

Ali R. Safi, Paul Seibert, Santiago Benito, Alexander Raßloff, Markus Kästner, Benjamin Klusemann2026-05-15🔬 cond-mat.mtrl-sci

Current induced magneto-optical Kerr effect as a probe of Dirac carriers in Bi1−x_{1-x}Sbx_x alloy

Este estudo demonstra que o efeito Kerr magneto-óptico induzido por corrente em ligas Bi1−x_{1-x}Sbx_x serve como uma sonda poderosa para identificar portadores de Dirac, evidenciado por uma magnitude de sinal que excede a dos metais de transição e por uma relação de escala distinta com resistividade e mobilidade que se alinha com modelos de elétrons de Dirac em vez de teorias convencionais de bandas parabólicas.

Ryota Miyazaki, Shunzhen Wang, Guanxiong Qu, Yukihiro Marui, Yuta Kobayashi, Masashi Kawaguchi, Masamitsu Hayashi2026-05-15🔬 cond-mat.mes-hall

Fragmented charged domain wall below the tetragonal-orthorhombic phase transition in BaTiO3

Este estudo revela que a queda drástica na condutividade das paredes de domínio carregadas cabeça-a-cabeça no titanato de bário abaixo da transição de fase tetragonal-ortorrômbica é causada pela fragmentação das paredes em segmentos alternados carregados e descarregados em escala de micrômetros, o que interrompe o canal condutor macroscópico.

Petr S. Bednyakov, Iegor Rafalovskyi, Jiri Hlinka2026-05-14🔬 cond-mat.mtrl-sci

Chirality-Induced Spin Selectivity: Nonlinear Spin Response from Electron-Phonon Scattering

Utilizando a dinâmica de primeira-princípios da matriz de densidade espaço-temporal, este estudo revela que, no selênio trigonal, o acúmulo não linear de spin impulsionado pelo espalhamento entre vales mediado pelo momento angular de fônons quirais distingue o efeito de seletividade de spin induzido por quiralidade (CISS) do efeito Edelstein colinear linear.

Mayank Gupta, Andrew Grieder, Mayada Fadel, Jacopo Simoni, Junting Yu, Ravishankar Sundararaman, Yuan Ping2026-05-14🔬 cond-mat.mtrl-sci

Random phase approximation-based local natural orbital coupled cluster theory

Este artigo introduz a aproximação de fase aleatória (RPA) como uma alternativa robusta à teoria de perturbação de Møller-Plesset de segunda ordem (MP2) no âmbito do framework de cluster acoplado baseado em orbitais naturais locais (LNO-CC), demonstrando que o LNO-CC baseado em RPA mantém a precisão para sistemas com grandes gaps de energia, ao mesmo tempo que oferece convergência significativamente mais rápida para sistemas metálicos.

Ruiheng Song, Xiliang Gong, Aamy Bakry, Hong-Zhou Ye2026-05-14🔬 cond-mat.mtrl-sci