Machine Learning Modeling of Temperature-Dependent Optoelectronic Properties of Anharmonic Solid Solutions
تقدم هذه الورقة إطاراً حوسبياً جديداً يجمع بين طرق البنية الإلكترونية من المبادئ الأول (*ab initio*) والتعلم الآلي للتنبؤ بدقة بالخصائص الكهروضوئية المعتمدة على درجة الحرارة للمحاليل الصلبة غير المتجانسة كيميائياً وغير التوافقية، وتُظهر كفاءته تحديداً على أنظمة الكالكوهاليد الفضية.