AI筛选出15种交变磁性MOF,此类材料发现数翻倍
npj Computational Materials研究用两阶段机器学习加高通量DFT,从1.22亿有机分子筛出15种未报道的二维铬基交变磁性MOF,发现效率提升2.4倍。
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npj Computational Materials研究用两阶段机器学习加高通量DFT,从1.22亿有机分子筛出15种未报道的二维铬基交变磁性MOF,发现效率提升2.4倍。
一项发表于《自然·材料》的研究实现了对垂直交变磁序(altermagnetic order)的电学操控与探测:通过在交变磁体近邻耦合狄拉克半金属,利用其破坏时间反演对称性的特性完成磁序读取与翻转,为高密度、超快自旋电子学器件提供了全新材料平台。研究8月24日在线发表。