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淄博加华新材料资源有限公司 - NET
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社论：内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
创新材料探索人工智能增强应用
摘要 随着人工智能 (AI) 的融入，材料科学领域正在经历范式转变。这项工作探索了人工智能增强材料的激动人心的潜力，人工智能增强材料是新一代材料，具有针对特定应用量身定制的特性。通过利用人工智能分析大量数据集、识别模式和优化流程的能力，研究人员正在创造具有前所未有功能的材料。摘要将深入探讨人工智能正在改变材料的关键领域：材料设计、预测能力和工艺优化。本摘要将重点介绍一些创新的人工智能增强材料的例子，展示它们彻底改变从航空航天到医学等各个行业的潜力。最后，它将讨论这个新兴领域的挑战和未来方向，强调人工智能对材料科学未来的变革性影响。关键词：材料科学、人工智能、机器学习算法。
特刊 - 能源和回收的创新材料
当前的研究重点是开发有效的材料，以尽可能优化生产能的效率，以特别关注自由或低碳能。例如，储能是接下来几十年的最大挑战之一，是可再生能源的管理。毫无疑问，由于需要有效的废物管理，商品的回收和工业废水处理也是当前的主要问题。该特刊专门致力于在环境和能源领域的创新材料的开发。的贡献包括但不限于材料（碳，二氧化硅，混合材料…）等各种主题（电池，H2生产…），光伏细胞，光催化，储存或分离，废水处理，废水处理，废物处理，废物管理和原始金属提取。我们想借此机会邀请该领域的专家的捐款，这些专家被鼓励从该领域的基本方面和未来方向提交原始研究论文以及审查/迷你审查文章。
特刊 - 建筑新材料
《材料》（ISSN 1996-1944）于 2008 年创刊。该期刊涵盖 25 个综合主题：生物材料、能源材料、先进复合材料、先进材料特性、多孔材料、制造工艺和系统、先进纳米材料和纳米技术、智能材料、薄膜和界面、催化材料、碳材料、材料化学、材料物理、光学和光子学、腐蚀、建筑和建筑材料、材料模拟和设计、电子材料、先进和功能性陶瓷和玻璃、金属和合金、软物质、聚合物材料、量子材料、材料力学、绿色材料、通用材料。《材料》为投稿高质量文章和利用其庞大的读者群提供了独特的机会。
钠离子电池新材料带来经济实惠、可持续的未来
这种新材料是磷酸钒钠，化学式为 Na x V 2 (PO 4 ) 3 ，它通过将能量密度（每千克储存的能量）提高 15% 以上来改善钠离子电池的性能。与旧款钠离子电池的 396 Wh/kg 相比，这种材料的能量密度更高，为 458 瓦时/千克 (Wh/kg)，使钠技术更接近与锂离子电池竞争。
新材料助力扩大体积3D打印
此前，研究人员使用丙烯酸树脂，通过 CAL 工艺生产出易碎易碎的物体。然而，通过精心平衡三种不同类型的分子而产生的新树脂化学性质更加灵活，为研究人员提供了灵活的设计空间和更广泛的机械性能。利用硫醇-烯树脂，研究人员能够使用 LLNL 的定制 VAM 打印机制造出坚韧、坚固、可拉伸且柔韧的物体。这项研究最近发表在《先进材料》杂志上，并在《自然》杂志上重点报道。
科学家提供量子算法来开发新材料和化学
Gunlycke 表示：“了解量子力学系统的特性对于海军和海军陆战队开发新材料和新化学至关重要。例如，腐蚀是一个无处不在的挑战，每年花费国防部数十亿美元。CVQE 算法可用于研究导致腐蚀的化学反应，并为我们现有的防腐团队提供关键信息，帮助他们开发更好的涂层和添加剂。”
基于太阳能电池施用的氢氮的新材料的实验和理论研究
这项研究研究了使用计算和实验方法在太阳能电池中使用的计算和实验方法，研究了新型共轭化合物的几何和电子特性。密度功能理论（DFT）在B3LYP水平上具有6-311g（DP）基集，用于探索这些材料的理论基态几何形状和电子结构。我们检查了环结构和取代基的影响，以更好地了解分子结构和光电特性之间的关系，重点是最高占用分子轨道（HOMO）的能级和最低的未置分子轨道（Lumo）。Homo-Lumo Energy GAP（ΔG）和开路电压（VOC）分析证实了这些材料作为有机染料太阳能电池候选物的潜力。在实验上，使用标准有机合成技术实现了化合物D1，D2，D3和D4的合成。中间化合物是通过冷凝反应合成的，并进一步反应形成了最终的肼产物。使用薄层色谱法纯化了这些化合物，其结构通过光谱技术确认，包括NMR，IR和MS。全面的验证确保了合成化合物的准确性和可重复性，证明了它们作为染料敏化太阳能电池的材料的功效。合并的理论和实验结果为优化这些染料增强太阳能细胞性能提供了坚实的基础。
材料ab-通往新材料的神经图的旅程
本白皮书介绍了在复杂化学空间的背景下革命性材料发现的创新方法和计算框架的全面探索。利用高级技术，例如图形神经网络（GNN），主动学习框架和密度功能理论（DFT）计算，我们建立了一个数据驱动的，闭环系统，以进行材料预测，验证和优化。Our approach integrates high-throughput simulations, multiscale modeling, and multi-physics coupling to address critical challenges in the design of high-performance materials across diverse domains, including energy storage, quantum information systems, and biomedical applications.Through rigorous model evaluations and experimental validations, we demonstrate the predictive accuracy and generalization capability of our frameworks, achieving substantial breakthroughs in exploring previously未知的化学空间。关键成就包括对离子扩散系数的显着改善，超导体的临界温度预测以及催化效率，所有这些都对实验基准进行了验证。通过进一步扩展我们的算法来支持多尺度模拟并将它们与分布式的开放数据平台集成在一起，这项工作为协作，可扩展和智能材料研究的基础奠定了基础。我们的发现不仅可以通过在计算预测和实验验证之间重新定义材料科学的范围，还可以在批判性的质疑之间启动差距，还可以在关键的领域中解除批判性影响力应用程序。这份白皮书强调了我们方法的技术基础，经过验证的方法和重要的科学贡献，建立了21世纪加速材料发现的新基准。