薄膜锆钛酸铅铁电材料可在氧化硅上完成大尺寸、高质量晶体薄膜沉积生长，利于实现低成本、大规模生产使用。该材料有望突破传统材料体系在带宽和能效上的设计瓶颈，实现低能耗、高速率、高度集成的片上电光调制。

11月22日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心王凯研究组在《自然-方法》（Nature Methods）上在线发表了题为Super-resolution imaging of fast morphological dynamics of neurons in behaving animals的研究论文。

锂（Li）金属具有极高的理论比容量和低电化学电位，被广泛用作高能量密度电池的负极材料。锂枝晶的不可控生长和循环充放电过程中活性锂的持续消耗，导致锂金属电池库仑效率低、循环寿命短。

中国科学技术大学教授李微雪课题组利用人工智能（AI）在催化基础研究中取得重要成果。该研究通过可解释AI技术在实验数据中建立了金属-载体相互作用与材料基本性质之间的控制方程，揭示了决定金属-载体相互作用的本质因素，提出了强金属-金属作用原理性判据，解决了氧化物载体包覆金属催化剂的难题。

近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员陈忠伟、副研究员毛治宇团队联合西安交通大学教授冯江涛，在电池健康管理领域取得进展。该团队开发了新型的基于无监督域自适应的电池荷电状态（SOC）跨域预测框架，解决了传统方法对域间差异和目标数据标签的依赖，为电池实时SOC预估提供了新思路，有望实现电池SOC的精准跨域评估。

聚氨酯弹性体是具有优异机械性能的高分子材料。通常，传统的聚氨酯弹性体加工方法需要较高的温度和压力，且模具制造复杂、成本高。当前，光固化3D打印技术具有快速成形、高精度和复杂结构制造能力，因而成为制造聚氨酯弹性体的理想方法。

中国科学技术大学教授彭新华和副教授江敏等在轴子暗物质探测方面取得进展。该研究利用量子精密测量技术在“轴子窗口”内开展了轴子暗物质的直接搜寻实验，将国际上的探测界限提升了至少50倍。

近日，中国科学院国家纳米科学中心施兴华团队联合清华大学高华健团队，开发了基于强化学习的增强采样方法——Adaptive CVgen，并将这一方法应用于蛋白质折叠和富勒烯（C60）合成研究。相关研究成果以Adaptive CVgen: Leveraging Reinforcement Learning for Advanced Sampling in Protein Folding and Chemical Reactions为题，发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。