Cara Baru untuk Mengontrol Cahaya untuk Komputer Masa Depan yang Lebih Cepat

Para ilmuwan telah menciptakan jenis metamaterial baru yang dapat menawarkan fungsi penghambatan cahaya yang komprehensif untuk komputasi fotonik.

A Metamaterial adalah material hasil rekayasa. yang sifat-sifatnya tidak berasal dari komposisi kimia komponen dasarnya, melainkan dari struktur internalnya yang dirancang dengan cermat. Dengan demikian, material ini dapat menunjukkan sifat-sifat yang tidak biasa. properti itu tidak ditemukan pada bahan-bahan yang terjadi secara alami.

Material-material ini biasanya tersusun dari berbagai bahan, seperti logam dan plastik, dan disusun dalam struktur berulang berukuran sub-panjang gelombang. Bentuk, ukuran, geometri, orientasi, dan susunannya memberikan sifat-sifat tertentu, memungkinkan mereka untuk memanipulasi gelombang elektromagnetik, akustik, atau seismik dengan menyerap, membengkokkan, meningkatkan, atau menghalangi gelombang untuk mencapai manfaat yang tidak mungkin diperoleh dengan material konvensional.

The metamaterial baru yang direkayasa¹ oleh para ilmuwan di Universitas New York menggabungkan fitur-fitur Yang memiliki biasanya dikaitkan dengan cairan dan kristal tetapi melampaui kedua atau mereka dalam kemampuannya untuk menghalangi cahaya yang datang dari segala arah.

Disebut gyromorph, kelas baru material tak beraturan yang berkorelasi fungsional ini menggabungkan keacakan seperti cairan dengan pola struktural skala besar untuk menghalangi cahaya dari segala arah. Studi tersebut menyatakan:

"Kami menghasilkan gyromorph dalam 2D ​​dan 3D dengan metode optimasi spektral, memverifikasi bahwa mereka menampilkan keteraturan rotasi diskrit yang kuat tetapi tidak ada keteraturan translasi jarak jauh, sambil mempertahankan isotropi rotasi pada jarak pendek untuk nilai yang cukup besar. G.” 

Dengan inovasi ini, para peneliti telah dipecahkan keterbatasan pada desain berbasis kuasikristal yang telah lama telah mengganggu ilmuwan. Hal ini juga dapat membantu mendorong kemajuan dalam komputasi fotonik.

Dari Kuasikristal ke Giromorf dalam Komputasi Fotonik

Dalam komputasi fotonik, foton alih-alih arus listrik digunakan untuk melakukan perhitungan. Generasi komputer baru ini, setelah terwujud, dapat jauh lebih efisien dan lebih cepat daripada mesin konvensional tradisional.

Dengan pemrosesan data dengan kecepatan cahaya, teknologi ini menjanjikan untuk tugas-tugas berkinerja tinggi seperti AI, tetapi saat ini teknologi tersebut menghadapi tantangan dalam hal miniaturisasi dan biaya. 

Kemajuan di bidang ini telah menghasilkan pengembangan chip fotonik fungsional untuk diintegrasikan ke dalam server komputasi berkinerja tinggi. Namun komputasi berbasis cahaya masih pada awal tahap, dengan para peneliti berjuang untuk mengendalikan aliran cahaya mikroskopis yang bergerak melalui sebuah chip. 

Material yang dirancang dengan cermat adalah yang kita butuhkan untuk berhasil mengalihkan sinyal optik kecil ini tanpa melemahkan kekuatannya. Menjaga agar sinyal-sinyal ini tetap kuat membutuhkan... a khusus, ringan zat dalam Perangkat keras yang mencegah cahaya liar masuk dari segala arah. 

Komponen penting untuk mencapai hal ini adalah dengan menggabungkan material celah pita isotropik. Material ini menghalangi cahaya atau gelombang lain untuk merambat ke segala arah, selama frekuensinya berada dalam celah pita (bandgap) material tersebut. Material semacam ini dapat bersifat tidak teratur namun hiperseragam, artinya material ini tidak memiliki keteraturan translasi jarak jauh tetapi memiliki jenis keacakan spesifik yang terkontrol.

Ketika merekayasa material celah pita isotropik, para peneliti telah fokus jangka panjang pada kuasikristal.

Struktur-struktur ini bahwa Ikuti aturan matematika tetapi jangan diulang seperti kristal tradisional. pertama kali ditemukan oleh ilmuwan Dan Shechtman pada awal tahun 1980-an, yang membuatnya memenangkan Hadiah Nobel. dalam bidang Kimia pada tahun 2011.

Penemuan dibuat saat meneliti aluminium dan mangan. Ketika kedua logam tersebut meleleh bersama dan didinginkan dengan cepat untuk membentuk paduan, mereka menunjukkan simetri sepuluh kali lipat di bawah mikroskop elektron, suatu sifat yang tidak terjadi pada struktur kristal seperti logam.

Kuasikristal memiliki sifat-sifat struktur kristal, seperti berlian, yang berarti bahwa mereka diatur menjadi pola, serta struktur amorf seperti kaca, yang berarti pola-pola tersebut tidak berulang. Sifat uniknya membuat kuasikristal menjadi tahan lama sekaligus rapuh.

Dalam sebuah studi dari Universitas Michigan awal tahun ini, Para peneliti menemukan bahwa kuasikristal pada dasarnya adalah material yang stabil.² meskipun memiliki kemiripan dengan padatan tak beraturan.

“Kita perlu mengetahui cara menyusun atom ke dalam struktur tertentu jika kita ingin merancang material dengan sifat yang diinginkan,” kata salah satu penulis studi tersebut, Wenhao Sun, Asisten Profesor Muda Ilmu dan Rekayasa Material Dow. “Kuasikristal telah memaksa kita untuk memikirkan kembali bagaimana dan mengapa material tertentu dapat terbentuk.”

Untuk menyediakan itu jawaban untuk hanya mengapa kuasikristal ada atau bagaimana cara kerjanya terbentukPara peneliti telah untuk memahaminya terlebih dahulu hanya Apa yang membuat mereka stabil? Untuk itu, mereka harus menentukan if Kuasikristal distabilkan oleh entalpi atau entropi, so para peneliti mengambil nanopartikel yang lebih kecil dari blok simulasi yang lebih besar of kuasikristal, kemudian menghitung energi total in setiap nanopartikel.

Para peneliti menemukan bahwa baik kuasikristal yang telah banyak diteliti, yaitu paduan skandium dan seng, maupun paduan iterbium dan kadmium, distabilkan oleh entalpi.

Untuk perhitungan tersebut, tim menggunakan simulasi mekanika kuantum dari kuasikristal, dan untuk memecahkan itu komputasi hambatan, mereka hanya punya itu Prosesor-prosesor yang berdekatan saling berkomunikasi, bukan masing-masing secara terpisah. komputer prosesor Mereka berkomunikasi satu sama lain, yang membuat algoritma mereka hingga 100 kali lebih cepat.

“Sekarang kita dapat mensimulasikan kaca dan material amorf, antarmuka antara kristal yang berbeda, serta cacat kristal yang dapat memungkinkan bit komputasi kuantum.”

– Vikram Gavini, profesor teknik mesin UM dan ilmu material dan teknik

Di lain penelitian, itu Institut Standar dan Teknologi Nasional (NIST) Para ilmuwan menemukan kuasikristal dalam paduan aluminium-zirkonium baru.³, yang adalah dibentuk bawah kondisi ekstrim pencetakan logam 3D.

Meskipun penambahan zirkonium ke bubuk aluminium memungkinkan pencetakan paduan aluminium berkekuatan tinggi, tim NIST ingin memahami apa yang membuat logam ini begitu kuat, sehingga itu bisa digunakan pada komponen-komponen penting seperti suku cadang pesawat militer. 

Dan mereka menemukan bahwa kuasikristallah yang bertanggung jawab atas hal itu. Memecah pola teratur kristal aluminium memperkuat paduan tersebut.. Jika dilihat dari sudut yang tepat, tim tersebut menemukan simetri rotasi lima kali lipat yang "sangat langka", selain simetri dua kali lipat dan tiga kali lipat. dari dua sudut pandang yang berbeda.

Kredensial mikro Menurut fisikawan NIST dan salah satu penulis, Fan Zhang, "ini akan membuka pendekatan baru untuk desain paduan. Dengan penelitian yang menunjukkan..." bahwa “kuasikristal dapat membuat aluminium lebih kuat. Sekarang orang mungkin mencoba untuk membuatnya secara sengaja dalam paduan di masa depan," dia menambahkan.

Di Balik Revolusi Gyromorph: Material Celah Pita Isotropik

Kuasikristal memiliki banyak potensi. Mereka bahkan memiliki kemampuan untuk sepenuhnya menghalangi cahayaNamun hanya dari arah yang terbatas. Dan meskipun mereka dapat melemahkan cahaya dari segala arah, mereka tidak dapat menghentikannya sepenuhnya.

Untuk mengatasi keterbatasan ini, para ilmuwan telah mencari alternatif yang dapat memblokir cahaya yang menurunkan kualitas sinyal dengan lebih efektif. Kredensial mikro Hal ini telah mengarah pada pengembangan gyromorph, yang dapat membantu membangun material yang mencegah cahaya liar masuk dari segala arah dengan lebih efektif. Menurut penulis senior studi tersebut, Stefano Martiniani, yang merupakan asisten profesor fisika, kimia, matematika, dan ilmu saraf:

“Giromorf berbeda dari struktur mana pun yang dikenal karena susunan uniknya menghasilkan material celah pita isotropik yang lebih baik daripada yang mungkin dilakukan dengan pendekatan saat ini.” 

Namun, kendala utama dalam merekayasa material ini, yang sifatnya bergantung pada arsitekturnya, adalah pengaturan yang diperlukan untuk mencapai hal tersebut. sifat fisik yang diinginkan.

Diterbitkan di Physical Review Letters, Para peneliti Universitas New York merinci strategi baru.⁴ untuk menyesuaikan perilaku optik.

Tim tersebut telah mengembangkan algoritma yang dapat menghasilkan struktur fungsional dengan ketidakteraturan bawaan. Bentuk baru dari "ketidakteraturan berkorelasi" yang diungkapkan oleh tim tersebut berada di antara dua ekstrem: sepenuhnya teratur dan sepenuhnya acak.

“Bayangkan pepohonan di hutan – mereka tumbuh di posisi acak, tetapi tidak sepenuhnya acak karena biasanya berjarak tertentu satu sama lain. Pola baru ini, gyromorphs, menggabungkan sifat-sifat yang sebelumnya kita yakini tidak kompatibel dan menampilkan fungsi yang mengungguli semua alternatif teratur, termasuk quasicrystals.”

- Martiniani

Selama penelitian mereka, tim tersebut mengamati bahwa semua material celah pita isotropik menunjukkan ciri struktural yang sama. Oleh karena itu, mereka fokus untuk membuatnya "sejelas mungkin," yang mengarah pada penciptaan giromorf.

Kelas material baru yang dihasilkan, menurut penulis utama Mathias Casiulis, seorang peneliti pascadoktoral di Departemen Fisika NYU, "menyelaraskan fitur-fitur yang tampaknya tidak kompatibel," karena material ini tidak memiliki struktur tetap dan berulang seperti kristal, yang memberikan kesan ketidakberaturan seperti cairan. Namun, pada saat yang sama, jika dilihat dari kejauhan, material ini membentuk pola yang teratur.

“Sifat-sifat ini bekerja bersama untuk menciptakan celah pita yang tidak dapat ditembus gelombang cahaya dari arah mana pun.”

– Casiulis 

Tim tersebut juga memperkenalkan "poligiromorf" dengan simetri rotasi ganda pada berbagai skala panjang untuk memungkinkan pembentukan beberapa celah pita dalam satu struktur, sehingga membuka peluang untuk mencapai kontrol yang tepat atas sifat optik.
Geser untuk menggulir →

AI dan Material Kuantum Generasi Berikutnya dalam Penemuan

Seiring para peneliti terus menggali lebih dalam ke dalam material generasi berikutnya, kelas material yang sepenuhnya baru pun bermunculan.

Baru-baru ini, sebuah tim peneliti yang dipimpin oleh Berkeley Lab dari Departemen Energi AS melaporkan penemuan tersebut⁵ dari “berkelocene,” sebuah molekul organometalik yang mengandung unsur kimia sintetis, berat, dan radioaktif, yaitu berkelium.

Molekul-molekul tersebut terdiri dari ion logam yang dikelilingi oleh kerangka berbasis karbon, dan meskipun relatif umum untuk unsur-unsur aktinida awal, molekul-molekul tersebut jarang diketahui untuk unsur-unsur selanjutnya.

"Ini adalah pertama kalinya bukti pembentukan ikatan kimia antara berkelium dan karbon disajikan. telah diperolehPenemuan ini memberikan pemahaman baru tentang bagaimana berkelium dan aktinida lainnya berperilaku relatif terhadap unsur-unsur sejenisnya dalam tabel periodik,” kata penulis bersama Stefan Minasian, seorang ilmuwan di Divisi Ilmu Kimia Laboratorium Berkeley, yang telah berupaya mempersiapkan senyawa organometalik aktinida karena hal tersebut memungkinkan mereka untuk mengamati struktur elektronik aktinida yang berbeda.

Aktinida adalah serangkaian 15 unsur logam radioaktif dalam tabel periodik, yang terletak di blok f. Uranium dan plutonium adalah contoh aktinida. Mereka dikenal karena sifat radioaktifnya dan digunakan dalam reaktor nuklir dan teknologi lainnya.

Tahun lalu, kemitraan antara peneliti dari Universitas Uppsala, Swedia, dan Universitas Columbia, AS, menghasilkan penemuan material kuantum 2D yang disebut CeSiI⁶, dengan struktur kristal serium, silikon, dan yodium. Struktur kristalnya menyerupai susunan dua dimensi dari lapisan-lapisan yang berbeda, setipis atom. 

Elektron CeSil berperilaku sebagai fermion berat, dengan massa efektif hingga 100 kali lebih besar daripada pada material biasa. Massa efektif ini bersifat anisotropik; dengan demikian, massa efektif ini bergantung pada arah pergerakan elektron dalam lapisan atom.

“Dengan penemuan ini, kami sekarang memiliki platform material yang jauh lebih baik untuk menyelidiki struktur elektron yang berkorelasi. Material 2D seperti perangkat konstruksi dengan potongan LEGO. Mitra kami sudah bekerja untuk menambahkan lapisan dari material 2D lainnya untuk menciptakan material baru dengan sifat kuantum yang disesuaikan.”

- Chin Shen Ong dari Departemen Fisika dan Astronomi di Uppsala

Dalam ilmu material, terdapat kemungkinan yang tak terhitung jumlahnya, dan memilih material yang tepat merupakan rintangan utama dalam pembuatannya. yang baru penemuan. Meskipun prediksi berbasis teori dan validasi berbasis eksperimen membantu dalam proses seleksi, hal itu tetap menjadi terfragmentasi.

Kredensial mikro Di sinilah informatika material berbasis AI mengambil alih, mengintegrasikan wawasan skala kuantum dengan kumpulan data besar untuk dengan cepat menyaring, memodelkan, dan mengoptimalkan material baru yang tidak mungkin ditemukan melalui metode coba-coba konvensional.

Sebuah tim peneliti di Universitas Tohoku membangun sebuah Dibuat oleh AI peta material⁷ untuk menyatukan semua data eksperimental dengan data komputasi prinsip pertama yang representatif, dengan tujuan membantu Para peneliti menemukan bahan yang tepat untuk situasi tertentu.

Peta tersebut adalah grafik besar dengan sumbu-sumbu. untuk kesamaan struktural dan kinerja termoelektrik (zT), dengan setiap titik data mewakili suatu material. Materi serupa di sini muncul di menutup penjualan kedekatan. Karena bahan-bahan ini biasanya disintesis dan dievaluasi menggunakan metode dan perangkat serupa, peta tersebut memungkinkan para eksperimen. untuk dengan cepat menemukan analog dari material berkinerja tinggi yang tidak dikenal. dan untuk menggunakan kembali protokol sintesis yang sudah ada sebagai langkah selanjutnya.

Dengan cara ini, alat tersebut dapat membantu mengurangi biaya pengembangan dan mempercepat inovasi serta penerapannya di dunia nyata. Di masa depan, tim berencana untuk memperluas kerangka kerja mereka di luar termoelektrik untuk mencakup material topologi dan magnetik serta menggabungkan deskriptor tambahan untuk menciptakan desain material komprehensif yang dibantu AI. platform pendukung.

“Dengan menyediakan pandangan intuitif dari atas banyak kandidat, peta ini membantu para peneliti untuk memilih target yang menjanjikan secara sekilas; oleh karena itu, peta ini diharapkan untuk mempersingkat secara signifikan jangka waktu pengembangan material fungsional baru.”

– Profesor Madya Yusuke Hashimoto

Sementara itu, sebuah studi dari Universitas Gothenburg mengembangkan model AI. untuk menentukan kekuatan dan daya tahan secara efisien⁸ dari bahan komposit tenun.

Melakukan tes fisik dan secara rinci simulasi komputer Merancang material komposit berkualitas tinggi yang baru, "sangat sulit terutama ketika komposit tersebut..." dibuat Sebagai material serat tekstil tenun, di mana serat-seratnya saling melilit dan berperilaku berbeda tergantung pada gaya yang bekerja pada material tersebut. dikenakan “Untuk itu,” kata Ehsan Ghane, seorang mahasiswa doktoral di Departemen Fisika Universitas Gothenburg.

Meskipun komputer sudah dapat mensimulasikan struktur mikro realistis berdasarkan interaksi dan pengaruh suatu material, material komposit anyaman masih membutuhkan banyak pengembangan. sumber daya komputasi. Jaringan saraf menawarkan alternatif, tetapi membutuhkan sejumlah besar data pelatihan dan kesulitan dalam melakukan ekstrapolasi.Oleh karena itu, tim tersebut mengembangkan model AI umum yang tidak membutuhkan banyak data.

Model ini telah dilatih menggunakan data simulasi dan pengujian yang ada untuk material penyusun komposit, sehingga mampu memprediksi daya tahan komposit baru tersebut..

Sementara studi Gothenburg meneliti metode untuk mengintegrasikan hukum material ke dalam model AI, tim peneliti dari KAIST telah menggabungkan hukum fisika dengan model AI-nya untuk memungkinkan eksplorasi cepat material baru bahkan ketika data bising atau terbatas.

Identifikasi properti adalah salah satu kunci tangga dalam mengembangkan material baru, tetapi hal itu membutuhkan sejumlah besar data eksperimental dan peralatan mahal, yang membatasi efisiensi penelitian. Tim KAIST mengatasi kebutuhan tersebut dengan mengintegrasikan hukum-hukum yang mengatur deformasi dan interaksi material serta energi.

Para peneliti melaporkan teknik jaringan saraf berbasis fisika (PINN)⁹ untuk mendeteksi sifat material dan perilaku deformasi hanya dengan menggunakan sejumlah kecil data. dari satu percobaan tunggal. Mereka kemudian memperkenalkan model AI, Physics-Informed Neural Operator (PINO), yang memahami hukum-hukum fisika. dan dapat digeneralisasikan ke materi yang tidak terlihat.

Para peneliti MIT mengambilnya bahkan lebih jauh lagi dengan mengembangkan sebuah metode yang menggabungkan informasi dari berbagai sumber¹⁰: literatur, komposisi kimia, gambar mikrostruktur, dan banyak lagi. 

Ini adalah bagian dari platform Copilot yang baru. untuk Ilmuwan Eksperimental Dunia Nyata (CRESt). Metode mereka menggunakan peralatan robotik untuk memungkinkan pengujian material dengan kapasitas tinggi, kemudian memasukkan hasilnya. kembali ke model multimodal besar untuk meningkatkan resep mereka.

Para peneliti menggunakan "asisten" ini, bukan sebagai pengganti, untuk peneliti manusia.S," untuk mengeksplorasi lebih dari 900 senyawa kimia dan melakukan 3,500 uji elektrokimia. yang menyebabkan hingga penemuan material katalis yang menghasilkan kepadatan daya rekor dalam sel bahan bakar untuk menghasilkan listrik.

Berinvestasi dalam Kemajuan Ilmu Material

Dalam dunia ilmu material, ATI Inc. (ATI ) Dikenal karena material khusus yang canggih secara teknis dan komponen yang kompleks. Perusahaan ini memproduksi material berkinerja tinggi untuk pasar kedirgantaraan, pertahanan, medis, elektronik, dan energi.

Produk-produk ATI terbuat dari paduan berbasis nikel dan superpaduan, titanium dan paduan berbasis titanium, serta paduan khusus. Perusahaan ini beroperasi melalui dua segmen:

• Material dan Komponen Kinerja Tinggi (HPMC)
• Paduan dan Solusi Canggih (AA&S)

Dengan kapitalisasi pasar sebesar $13.5 miliar, saham ATI diperdagangkan pada harga $99.37, naik 80.5% tahun ini. Perusahaan ini memiliki EPS (TTM) sebesar 3.10 dan P/E (TTM) sebesar 32.09. Perusahaan membayar dividen dengan imbal hasil 0.32%.

Baru-baru ini, ATI melaporkan peningkatan penjualan sebesar 7% secara tahunan menjadi $1.13 miliar untuk kuartal ketiga tahun 2025. Laba bersih GAAP-nya adalah $110 juta, dan laba bersih yang disesuaikan adalah $119 juta, keduanya naik 30% dibandingkan tahun sebelumnya..

Laba per saham untuk kuartal tersebut adalah $0.78, dan laba per saham yang disesuaikan adalah $0.85.

“Kami melampaui target panduan kami di kuartal ketiga, dengan menghasilkan laba yang disesuaikan dan kinerja arus kas operasional yang kuat. Kami terus melihat sinyal permintaan positif di pasar inti kami, karena pelanggan kami meningkatkan produksi untuk mencapai target pertumbuhan mereka. Kami berada di posisi yang baik untuk mengembangkan bisnis terkait pertahanan kami melalui perluasan bauran produk yang sangat terdiferensiasi.sangat penting bagi AS dan sekutu kita.”

– CEO Kimberly A. Fields

Update ATI Inc. Berita Saham (ATI)

Kesimpulan: Mengapa Gyromorph Penting bagi Fotonika dan Investor

Ilmu material merupakan kunci kemajuan teknologi, dan Hal ini dipercepat oleh AI.Konvergensi antara para eksperimen, ahli teori, dan sistem pembelajaran mesin secara drastis mengurangi jangka waktu dari penemuan hingga penerapan, memungkinkan identifikasi, simulasi, dan optimasi yang cepat.sintesis material yang dulunya membutuhkan penelitian coba-coba selama puluhan tahun. 

Di tengah semua ini, penemuan giromorf merupakan tonggak penting. Dengan menggabungkan ketidakteraturan dengan pola, kelas material baru ini memungkinkan kontrol yang belum pernah terjadi sebelumnya terhadap cahaya dand menjanjikan terobosan besar berikutnya dalam komputasi fotonik.

Referensi

1. Casiulis, M., Shih, A., & Martiniani, S. “Giromorf: Kelas Baru Material Fungsional yang Tidak Teratur.” Physical Review Letters 135(19) (2025). https://doi.org/10.1103/gqrx-7mn2
2. Baek, W., Das, S., Tan, S., Gavini, V., & Sun, W. Stabilitas kuasikristal dan kinetika nukleasi dari teori fungsional densitas. Fisika Alam 21, 980-987 (2025). https://doi.org/10.1038/s41567-025-02925-6
3. Liu, Y., Zhang, H., Zhou, X., & Chen, Y. “Kinerja katalitik oksida logam campuran baru untuk hidrogenasi CO₂.” Katalisis Terapan B: Lingkungan 330 (2025). https://doi.org/10.1016/S0925-8388(25)01839-0
4. Casiulis, M., Shih, A., & Martiniani, S. Gyromorphs: Kelas Baru Material Fungsional Tak Teratur. Physical Review Letters 135, 196101 (2025). https://doi.org/10.1103/gqrx-7mn2
5. Russo, DR, Gaiser, AN, Price, AN, Sergentu, DC., Wacker, JN, Katzer, N., Peterson, AA, Branson, JA, Yu, X., Kelly, SN, Ouellette, ET, Arnold, J., Long, JR, Lukens, WW, Jr., Teat, SJ, Abergel, RJ, Arnold, PL, Autschbach, J., & Minasian, SG Ikatan berkelium–karbon dalam berkelocene tetravalen. Sains 387(6737), 974–978 (2025). https://doi.org/10.1126/science.adr3346
6. Posey, VA, Turkel, S., Rezaee, M., Devarakonda, A., Kundu, AK, Ong, CS, Thinel, M., Chica, DG, Vitalone, RA, Jing, R., Xu, S., Needell, DR, Meirzadeh, E., Feuer, ML, Jindal, A., Cui, X., Valla, T., Thunström, P., Yilmaz, T., Vescovo, E., Graf, D., Zhu, X., Scheie, A., May, AF, Eriksson, O., Basov, DN, Dean, CR, Rubio, A., Kim, P., Ziebel, SAYA, Millis, AJ, Pasupathy, AN & Roy, X. Fermion berat dua dimensi dalam logam van der Waals CeSiI. Alam 625, 483-488 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06868-x
7. Hashimoto, Y., Jia, X., Li, H., & Toma, T. “Peta material yang mengintegrasikan data eksperimental dan komputasi melalui pembelajaran mesin berbasis grafik untuk peningkatan penemuan material.” Pembelajaran Mesin APL 3(3), 036104 (2025). https://doi.org/10.1063/5.0274812
8. Ghane, E. Pembelajaran dari Data dan Fisika untuk Pemodelan Multiskala Komposit Tenun. Tesis PhD, Universitas Gothenburg, 2025. https://hdl.handle.net/2077/85666
9. Moon, H., Park, D., Cho, H.-K., Noh, H.-K., & Ryu, S. Penemuan model konstitutif hiperelastis berbasis jaringan saraf yang diinformasikan oleh fisika dari data yang sangat langka. Metode Komputer dalam Mekanika Terapan dan Teknik 446, 118258 (2025). https://doi.org/10.1016/S0045782525005304
10. Zhang, Z., Ren, Z., Hsu, C.-W., Chen, W., Hong, Z.-W., Lee, C.-F., Penn, A., Xu, H., Zheng, DJ, Miao, S., Huang, Y., Gao, Y., Chen, W., Smith, H., Niu, Y., Tian, ​​​​Y., Lu, Y.-R., Shao, Y.-C., Li, S., Wang, H.-T., Abate, II, Agrawal, P., Shao-Horn, Y., & Li, J., Platform robotik multimodal untuk penemuan elektrokatalis multi-elemen. Alam 647, 390–396 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09640-5