BESSY II: Experimenteller Nachweis einer exotischen Quantenphase in Au2Pb
Die Abbildung zeigt die gemessene Energie-Impuls-Beziehung für Au2Pb. Das lineare Verhalten ist der Nachweis für ein Dirac-Semimetall. Zusätzlich wird ein Lifshitz-Übergang beobachtet: Bei Temperaturen 223 K und darunter verhalten sich die Elektronen wie positiv geladene Teilchen, bei Raumtemperatur dagegen wie negativ geladene. © HZB
Ein Team am HZB hat die elektronische Struktur von Au2Pb an BESSY II durch winkelaufgelöste Photoemissionsspektroskopie über einen weiten Temperaturbereich untersucht: Die Ergebnisse zeigen die elektronische Struktur eines dreidimensionalen topologischen Dirac-Semimetalls und stehen im Einklang mit theoretischen Berechnungen.
Die experimentellen Daten zeigen die charakteristische Signatur eines Lifshitz-Übergangs. Die Studie erweitert die Palette der derzeit bekannten Materialien, die dreidimensionale Dirac-Phasen aufweisen. Außerdem zeigt der beobachtete Lifshitz-Übergang einen praktikablen Mechanismus auf, mit dem die Ladungsträgerart bei der Stromleitung umgeschaltet werden kann, ohne dass das Material mit Fremdatomen dotiert werden müsste. Zudem wird das Au2Pb als Kandidat für die Realisierung eines topologischen Supraleiters interessant.
Die Studie, die auch theoretische Rechnungen aus San Sebastian und Materialsynthese aus Princeton umfasst, wurde in der Zeitschrift Physical Review Letters als "Editor's Suggestion" ausgewählt.
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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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