Gault, B.: Can machine learning bring atom probe microscopy closer to analytical atomic-scale tomography. 12th International Symposium on Atomic Level Characterizations for New Materials and Devices (ALC 19), Kyoto, Japan (2019)
Kasian, O.; Schweinar, K.; Cherevko, S.; Gault, B.; Mayrhofer, K. J. J.: Correlating Atomic Scale Structure with Reaction Mechanisms: Electrocatalytic Evolution of Oxygen. 70th Annual Meeting of the International Society of Electrochemistry, Durban, South Africa (2019)
Gault, B.: An introduction to atom probe tomography: from fundamentals to atomic-scale insights into engineering materials. Rolls Royce Lunchtime Seminar, Derby, UK (2019)
Gault, B.: An introduction to atom probe tomography: from fundamentals to atomic-scale insights into engineering materials. Seminar, University of Manchester, Manchester, UK (2019)
Gault, B.: An introduction to atom probe tomography: from fundamentals to atomic-scale insights into engineering materials. Seminar, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada (2019)
Max-Planck-Wissenschaftler kombinieren die Gewinnung, Herstellung, Mischung und Verarbeitung von Metallen und Legierungen in einem einzigen, umweltfreundlichen Schritt. Ihre Ergebnisse sind jetzt in der Zeitschrift Nature veröffentlicht.
Wissenschaftler des Max-Planck-Instituts für Eisenforschung entwickeln ein neues maschinelles Lernmodell für korrosionsresistente Legierungen. Und veröffentlichen ihre Ergebnisse in der Fachzeitschrift Science Advances
Düsseldorfer Max-Planck-Wissenschaftler diskutieren den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Materialwissenschaft und veröffentlichen Review-Artikel in der Fachzeitschrift Nature Computational Science