Hamiltonian learning reveals optoelectronic mechanisms across thermodynamic state space in soft semiconductors
이 논문은 제1원리 데이터로부터 할라이드 페로브스카이트와 같은 연성 반도체의 온도 및 압력 의존적 광전자 메커니즘을 직접 예측하고 해석하기 위해, 머신러닝 힘의 장(force fields)과 해밀토니안 모델의 통합을 자동화하는 모듈형 프레임워크인 FLOW-OTTER를 소개한다.