고밀도 결정면을 가진 마이크론 두께의 페로브스카이트 박막 제작을 통해 페로브스카이트 태양 전지의 효율과 안정성을 크게 향상시켰습니다.
BaTiO3 기반 강유전체에서 산소 공공은 전자 도핑을 통해 TC를 감소시키지만, 공공의 응집 및 도메인 벽과의 상호 작용에 따라 TC가 시간에 따라 변화하는 현상을 보이며, 특히 BCTZ에서는 높은 공공 결합 에너지로 인해 에이징 효과가 나타나지 않는다.
프라세오디뮴 도핑은 FeSe0.5Te0.5 벌크의 임계 전류 밀도를 향상시키지만, 상압 및 고압 성장 조건 모두에서 초전도 전이 온도에는 큰 영향을 미치지 않습니다.
Ca1.5La0.5MnRuO6 이중 페로브스카이트는 원자 배열의 무질서에도 불구하고 상온 근처에서 페리자성과 반금속성을 나타내며, 이는 스핀트로닉스 분야에 활용될 가능성을 제시합니다.
ARIM-mdx 데이터 시스템은 실험 및 이론 재료과학 연구자들을 위한 전국 규모의 데이터 플랫폼으로, 안정성과 보안성을 갖춘 페타바이트 규모의 전용 스토리지 시스템과 효율성과 확장성을 제공하는 고성능 학술 클라우드를 결합한 하이브리드 아키텍처를 통해 대규모 데이터 관리와 분석을 지원한다.
대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 재료과학 연구에 적용되는 가능성을 탐구하고, 자동화 및 지식 추출에 대한 두 가지 사례 연구를 제시한다.
재료과학 온톨로지의 의미적 모호성을 분석하고 상호 운용성을 탐구한다.
자연어 처리를 통해 폴리머 태양전지 소재 데이터 추출 및 시뮬레이션을 통한 데이터 기반 방법의 잠재적인 가속화를 증명합니다.