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En el armario de la química se acumulaban registros de sustancias que nadie consideraba especiales. Resulta que entre ellas se esconden materiales bidimensionales: delgados como una hoja de papel, pero resistentes y con propiedades inesperadas. Los científicos lanzaron una búsqueda computacional en las bases de datos, y esta sacó a la luz 38 candidatos que antes no se reconocían como bidimensionales.

Cinco de esos materiales se lograron recrear en minutos mediante síntesis autopropagante: la mezcla se calienta sola y se convierte en la sustancia deseada, como la leña seca que prende con una sola cerilla. No hace falta calentamiento externo: la reacción avanza sola.

Inspirados por las composiciones halladas, los investigadores crearon otros 11 materiales nuevos con metales de tierras raras, esos que se esconden al final de la tabla periódica. Resultaron ser semiconductores e imanes con caracteres diversos. Ahora la familia de los materiales bidimensionales es más amplia, y la búsqueda de nuevos, más rápida y barata.

Resumen original

tal como lo escribieron los autores, en inglés arXiv:2608.16644v1

MXenes, two-dimensional transition-metal carbides and nitrides, are typically obtained from MAX phases, yet historical reports suggest a broader, largely unexplored chemical space. Here we combine machine-learning-assisted database mining with experiments to uncover overlooked multilayer (ml) MXenes. Screening of repositories reveals a "Treasure Chest" of 38 previously synthesized but unrecognized ml-MXene candidates. Guided by these findings, we rediscover five MXenes using a rapid, scalable self-propagating high-temperature synthesis that requires no sustained external heating and completes within minutes. Inspired by the identified chemistries, we further realize 11 previously unexplored rare-earth-based M2CT2 MXenes (M= Pr, Nd, Sm, Gd, Tb, Ho, and Tm). Experiments and theory reveal semiconducting behavior and diverse magnetic states across this family. Together, these results expand the MXene family and demonstrate a data-driven strategy for accelerating materials discovery through sustainable methods.