CycleChemist: A Dual-Pronged Machine Learning Framework for Organic Photovoltaic Discovery
Este trabajo presenta "CycleChemist", un marco de aprendizaje automático dual que integra el modelo de datos OPV2D, predictores de rendimiento y un generador de materiales (MatGPT) para acelerar el descubrimiento y diseño de materiales orgánicos fotovoltaicos de alto rendimiento.