CycleChemist: A Dual-Pronged Machine Learning Framework for Organic Photovoltaic Discovery
본 논문은 유기 광전지 (OPV) 소재의 발견을 가속화하기 위해 예측 모델링과 생성적 분자 설계를 결합한 'CycleChemist'라는 이중 기계 학습 프레임워크를 제안하며, 이를 위해 대규모 OPV 데이터셋 (OPV2D) 을 구축하고 분자 궤도 에너지 추정기 (MOE2), 광전지 성능 예측기 (P3), 그리고 강화 학습 기반의 생성 모델 (MatGPT) 등을 포함한 통합 시스템을 개발했습니다.