Hamiltonian learning reveals optoelectronic mechanisms across thermodynamic state space in soft semiconductors
El artículo presenta FLOW-OTTER, un marco modular que automatiza la integración de campos de fuerza de aprendizaje automático y modelos hamiltonianos para predecir e interpretar los mecanismos optoelectrónicos dependientes de la temperatura y la presión de semiconductores blandos como las perovskitas de haluro directamente a partir de datos de primeros principios.