OBTIENE JULIO REYES MENCIÓN HONORÍFICA EN OLIMPIADA NACIONAL DE MATERIALES
Julio Reyes fue reconocido a nivel nacional por una investigación que combina física cuántica, herramientas computacionales e inteligencia artificial para mejorar semiconductores tecnológicos.
ZACATECAS, ZAC.- El estudiante de la Maestría en Ciencias Físicas de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ), Julio César Reyes de León, fue reconocido durante la 34 edición del International Materials Research Congress (IMRC), por su investigación sobre semiconductores de nueva generación.
Reyes de León recibió una mención honorífica en la Olimpiada Nacional de Ciencia de Materiales, certamen al que clasificó después de obtener el primer lugar en el concurso de carteles del Congreso Estatal, organizado por el Capítulo Estudiantil SM Mater UAZ.
En la etapa nacional, el universitario tuvo tres minutos para exponer el contenido de su cartel ante estudiantes de posgrado de distintas entidades del país. Posteriormente, respondió durante dos minutos las preguntas de un jurado conformado por cinco doctores e investigadores internacionales.
Como integrante del Cuerpo Académico de Física y Química Cuántica de Nanomateriales, desarrolla una investigación teórica, computacional y mecánico-cuántica sobre semiconductores de nueva generación, principalmente acerca del arseniuro de galio y sus diferentes formas de apilamiento.
El proyecto permitió modelar la respuesta optoelectrónica y estructural de ese material, con el objetivo de mejorar las propiedades de semiconductores tradicionales como el silicio y encontrar alternativas de menor costo y mayor rendimiento para futuras aplicaciones en la industria tecnológica.
Para fortalecer su tesis de maestría, Reyes de León realizó una estancia de investigación de un mes en la Universidad de Medellín, Colombia, donde colaboró con el especialista en física del estado sólido Julián David Correa Abad.
Durante la estancia trabajó en nuevos modelos de teoría cuántica aplicados a nanomateriales y en el desarrollo de herramientas computacionales avanzadas. También incorporó algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para predecir y optimizar las propiedades de los materiales estudiados.
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