Studio del Politecnico di Torino su un protocollo guidato dall’intelligenza artificiale per setacciare una banca dati di cristalli teoricamente stabili, da cui sono stati identificati 38.500 candidati promettenti per applicazioni energetiche: materiali termoelettrici, perovskiti per il fotovoltaico e catodi per batterie. Autori: Paolo De Angelis, Giulio Barletta, Giovanni Trezza, Pietro[…]
Energy-GNoME: A living database of selected materials for energy applications


























