2026年6月の気になった論文（暫定版）
労働が過密！！！ ※Amazonアフィにアクセスしてお買い物して やってください🙇♀🙇♀🙇♀🙇♀🙇♀🙇♀ Kindle本 セール＆キャンペーン https://amzn.to/4fdZz2q -2026/6/24-- Computational references are not experiments: pre-registered validation of machine-learned sodium-cathode voltages https://arxiv.org/abs/2606.23725 機械学習によるナトリウムイオン電池正極の電圧予測を事前登録した検証手法で実験値と比較。予測精度はDFT参照値の系統誤差に強く依存し、平均絶対誤差0.67V、信頼区間上限1.09Vで誤差は電圧依存性が強く単純補正不可。Materials Projectの参照値自体が実験値から0.54Vずれていることが主因と判明し、検証基準を再設計した。 Interpretable Material Spatial Intelligence for Discovery of Governing Microstructural Features https://arxiv.org/abs/2606.23729 材料の微細構造と変形挙動の空間的相関を学習する新フレームワーク「Materials Spatial Intelligence(MSI)」を提案。高解像度マルチモーダル空間データを潜在表現に変換し、力学特性を支配する微細構造的特徴を解釈可能な形で抽出。特性予測だけでなく微細構造最適化やメカニズム発見も可能にし、材料科学への空間知能応用の基盤を確立した。 Notes on remanent magnetization measurements in superconductors and hard ferromagnets https://arxiv.org/abs/2606.23738 BCS超伝導体LuNi2B2Cと複数の強磁性体について、ゼロ磁場下での残留磁化・磁気緩和測定データを比較。熱残留磁化(TRM)型、等温残留磁化(IRM)型、ジグザグ温度走査測定における類似点と相違点を整理し、ダイヤモンドアンビルセル内での磁化測定への応用可能性を議論し...