материаловедение

After 200 years scientists finally crack the “dolomite problem” | ScienceDaily

Новости науки

Исследователи впервые вырастили минерал доломит в лабораторных условиях, решив двухвековую геологическую загадку.

Спустя 200 лет учёные наконец разгадали «проблему доломита»

研究人员利用人工智能揭示材料中的原子缺陷—新闻—科学网

Новости науки в Китае

Со страниц China Science Daily

Ученые из MIT создали ИИ-модель, способную обнаруживать и классифицировать до шести различных точечных дефектов в материалах одновременно, что невозможно с помощью традиционных методов

Исследователи используют искусственный интеллект для выявления атомных дефектов в материалах

第九届机械、电气与材料应用国际学术会议召开—新闻—科学网

В Шэньяне прошла международная конференция MEMA 2026, на которой более 150 экспертов обсудили инновации на стыке машиностроения, электротехники и материаловедения в контексте зеленой и цифровой трансформации

Состоялась 9-я Международная академическая конференция по механике, электротехнике и применению материалов

THOR AI solves a 100-year-old physics problem in seconds | ScienceDaily

Новый вычислительный фреймворк использует тензорные сети и машинное обучение для прямого расчета конфигурационных интегралов, ускоряя моделирование материалов в сотни раз

ИИ THOR решает 100-летнюю физическую задачу за секунды

AI breakthrough could replace rare earth magnets in electric vehicles | ScienceDaily

Ученые создали с помощью ИИ базу данных из 67 тысяч магнитных соединений, открыв путь к более дешевым и устойчивым технологиям, включая электромобили

Прорыв в области ИИ может заменить редкоземельные магниты в электромобилях

“破界”之材！“中国牌”无机半导体来了—新闻—科学网

Китайские ученые совершили прорыв в материаловедении, открыв новый класс пластичных неорганических полупроводников, что открывает путь к созданию гибкой электроники нового поколения

Материал, «разрушающий границы»! Появился «китайский бренд» неорганических полупроводников

Scientists use AI to crack the code of nature’s most complex patterns 1,000x faster | ScienceDaily

Новый метод на основе глубокого обучения предсказывает поведение топологических дефектов в жидких кристаллах за миллисекунды, открывая путь к ускоренной разработке передовых материалов

Ученые используют ИИ для расшифровки кода самых сложных паттернов природы в 1000 раз быстрее

The magnetic secret inside steel finally explained | ScienceDaily

Ученые раскрыли физический механизм, объясняющий, как магнитные поля замедляют движение атомов углерода в железе, что может привести к созданию более энергоэффективных способов производства стали

Магнитный секрет внутри стали наконец объяснен

金属材料导热性能纪录刷新—新闻—科学网

Science and Technology Daily

Ученые открыли новый материал — тета-фазу нитрида тантала, чья теплопроводность почти в три раза выше, чем у меди, что может решить ключевые проблемы с перегревом в микроэлектронике и системах искусственного интеллекта

Обновлен рекорд теплопроводности металлических материалов

How everyday foam reveals the secret logic of artificial intelligence | ScienceDaily

Новое исследование показывает, что постоянное движение пузырьков в пене математически идентично процессу обучения в нейронных сетях, указывая на общий организационный принцип