DĂĽnne Zwischenschichten revolutionieren die Materialwissenschaft
THUN / LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende der Empa in Thun haben eine innovative Methode entwickelt, um die Widerstandsfähigkeit von mehrschichtigen Werkstoffen zu verbessern. Durch den Einsatz hauchdĂĽnner Zwischenschichten aus Aluminiumoxid wird die Materialstärke signifikant erhöht, was sowohl fĂĽr Satelliten als auch fĂĽr flexible Elektronik von groĂźem Nutzen sein könnte. In der Welt der Materialwissenschaften […]
Maschinelles Lernen entschlĂĽsselt atomare Geheimnisse von Aluminiumoxid
THUN / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein interdisziplinäres Team der Empa hat einen bedeutenden Durchbruch in der Materialforschung erzielt. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen konnten die Forschenden erstmals die atomare Struktur von amorphem Aluminiumoxid präzise simulieren. Diese Erkenntnisse eröffnen neue Möglichkeiten fĂĽr High-Tech-Anwendungen und die Herstellung von grĂĽnem Wasserstoff. In der Welt der Materialwissenschaften […]
Maschinelles Lernen optimiert CO2-Elektrolyse fĂĽr synthetische Treibstoffe
MĂśNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Nutzung von Kohlendioxid als Rohstoff fĂĽr die Herstellung synthetischer Treibstoffe ist ein vielversprechender Ansatz im Kampf gegen den Klimawandel. Eine junge Forscherin der Empa, Carlota Bozal-Ginesta, hat sich dieser Herausforderung angenommen und kombiniert maschinelles Lernen mit Hochdurchsatz-Experimenten, um die Effizienz der CO2-Elektrolyse zu verbessern. Die Umwandlung von Kohlendioxid in wertvolle […]








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