Instytut Wysokich Ciśnień

Transmisyjna mikroskopia elektronowa daje nam szczególny wgląd w strukturę badanych materiałów oraz pozwala obrazować defekty.

Na konferencji Microscopy of Semi-Conducting Materials, która odbędzie się w dniach 3-6 kwietnia 2023 r. w Cambridge, dr hab. inż. Julita Smalc-Koziorowska wygłosi referat zaproszony na temat „Peculiarities of the strain relaxation in InGaN layers”, a dr inż. Joanna Moneta wygłosi prezentację ustną "Strain anisotropy of partially relaxed InGaN layers induced by misfit dislocations".

Szczegółowy program konferencji pod linkiem.

New lecture on crystal growth theory and application of machine learning for advanced modeling of crystal growth processes of semiconductor bulk crystals and epitaxial layers will be given within the scope of the physics courses in spring semester of Warsaw4PhD School.

The 8-lecture course will be given on-line by dr Akira KUSABA from Kyushu University. The first lecture will be given on April 18th 2023 at 10.00 am.

Visit the Warsaw4PhD webpage to find out more about the scope of the new course and get the Zoom meeting link.

Szanowni Państwo,

zwracamy się z uprzejmą prośbą o przynoszenie starych, częściowo zużytych świec na portiernię Instytutu Wysokich Ciśnień na ul. Sokołowską 29/37. Zostaną one potem przetopione na świece okopowe, które trafią na Ukrainę.

Czym jest świeca okopowa? To puszka metalowa wypełniona zrolowanym kartonem, dodatkowo zalanym woskiem. Taka świeca jest zarówno źródłem światła, jak też pozwala na ogrzanie się lub zagotowanie wody. W ogarniętym wojną kraju, w obliczu częstych przerw w dostawie prądu i problemów z ogrzewaniem i dostawą energii elektrycznej, jest to towar deficytowy.

Zbiórka świec dla Ukrainy potrwa do 12 kwietnia 2023. Dziękujemy za włączenie się w tę pomoc!

Świeca okopowa (Fot: Barbara Filipek)

Can the latest achievements of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) pave a fundamentally new way of doing science? How to teach the algorithm a proper analysis of the huge amounts of data, highlighting anomalies and detecting patterns that humans could never have spotted?

Dr Kazimierz Skrobas from our Institute, the Laboratory of Nanomaterials, will introduce the data processing technique called Machine Learning (ML) and show his material science research examples that employ AI. He will present an application of two simple ML algorithms called Decision Tree and Random Forest to X-ray diffraction data processing will be shown. X-ray diffraction is a basic tool for crystal structure characterization but in many cases analysis is not trivial and extraction of full information is cumbersome. This is true especially for nanostructures where crystal size, crystal shape, and deviation of the atomic structure from perfect periodicity are of particular interest.

The Seminar “Application of Machine Learning to material science domain” will be held on Thursday, March 23, 2023 at 15:30* on Zoom platform. To get the link to join the seminar, please contact us at dyrekcja@unipress.waw.pl

*note that the seminar will start at 15:30, that is 30 min later than usually.