VI-Konferenz "Dynamic Pathways in Multidimensional Landscapes 2016"
Über hundert Expertinnen und Experten tauschten sich auf der internationalen Konferenz zu "Dynamic Pathways in Multidimensional Landscapes" aus, die im September in Berlin stattgefunden hat. © HZB
Mitten in Berlin, gegenüber dem Pergamonmuseum, fand letzte Woche die Internationale Konferenz "Dynamic Pathways in Multidimensional Landscapes 2016" statt. Über 100 Expertinnen und Experten kamen vom 12. – 16. September 2016 im Magnus-Haus der Deutschen Physikalischen Gesellschaft zusammen.
Die Themen reichten von Quantenmaterialien über die molekulare Dynamik in physikalischer Chemie und Katalyse bis hin zu Wechselwirkungen von Röntgenstrahlung mit Materie. Dabei lag der Fokus auf Übergangszuständen in Materie, die sich mit Synchrotronstrahlung, Freie-Elektronen-Lasern oder komplementären Ansätzen beobachten lassen.
Veranstalter der Konferenz war das Helmholtz Virtuelle Institut 419 "Dynamic Pathways in Multidimensional Landscapes".
Mehr Informationen auf der Konferenz-Webseite
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Je dünner eine Eisenschicht, desto leichter lässt sie sich durch einen Laserpuls entmagnetisieren. Forschende der Universität Duisburg-Essen haben gemeinsam mit dem Helmholtz-Zentrum Berlin und weiteren Partner:innen herausgefunden, warum das so ist: Entscheidend ist die magnetische Ordnung an den Grenzflächen des Materials. Die Erkenntnisse könnten langfristig dazu beitragen, neue Technologien für die magnetische Datenspeicherung zu entwickeln. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Advanced Science veröffentlicht.
- Blinder Fleck für die Anordnung der AtomeKünstliche Intelligenz wird zunehmend eingesetzt, um Eigenschaften neuer Materialien vorherzusagen. Ein Forschungsteam aus Jena und den USA zeigt nun in einer im Fachjournal „Nature Computational Science“ Studie: Kommen dabei Sprachmodelle zum Einsatz, erfassen diese zwar zuverlässig, welche Atomsorten ein Material enthält. Informationen über deren räumliche Anordnung nutzen sie jedoch nur unzureichend. Selbst größere Modelle und mehr Trainingsdaten beheben diese Schwäche nicht. Für stark strukturabhängige Materialeigenschaften sind deshalb auf räumliche Strukturen spezialisierte KI-Modelle die verlässlichere Wahl. (DOI: 10.1038/s43588-026-01045-2)
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