VibroML: an automated toolkit for high-throughput vibrational analysis and dynamic instability remediation of crystalline materials using machine-learned potentials
VibroML 은 기계 학습된 퍼텐셜과 유전 알고리즘을 활용하여 동적 불안정성의 보정을 자동화하고, 유한 온도 안정성을 검증하며, 조성 공간을 체계적으로 탐색함으로써 고처리량 재료 스크리닝을 단순한 안정성 검증을 넘어 물리적으로 실현 가능한 결정 구조를 생성하는 포괄적인 워크플로우로 전환하는 오픈 소스 파이썬 툴킷입니다.