Umate, K. S.; Bai, Y.; Svendsen, B.; Raabe, D.: Phase-field model for Hydrogen based direct reduction of iron oxides: Role of porosity. TMS - Algorithm Development in Materials Science and Engineering, Orlando, FL, USA (2024)
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