Bitzek, E.: The Origin of Deformation-Induced Topological Anisotropy in Silica Glass. International Conference on the Strength of Materials ICSMA 19, Metz, France (2022)
Meier de Andrade, A.; Bitzek, E.: Fracture in the Presence of Hydrogen - Influence of the Potential. The 11th International Conference on Multiscale Materials Modeling, Prague, Czech Republic (2024)
Meier de Andrade, A.; Bitzek, E.: Fracture in the Presence of Hydrogen - Influence of the Potential. The XXII Brazilian Materials Research Society (B-MRS) Meeting 2024, Santos, Brazil (2024)
Atila, A.: Influence of Structure and Topology on the Deformation Behavior and Fracture of Oxide Glasses. Dissertation, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) (2023)
Poul, M.; Huber, L.; Bitzek, E.; Neugebauer, J.: Systematic Structure Datasets for Machine Learning Potentials: Application to Moment Tensor Potentials of Magnesium and its Defects. arXiv (2022)
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