물질 및 계면에서 전자 전도를 이해하는 것은 에너지 변환, 전자공학 및 스핀트로닉스와 같은 장치 응용 분야에서 매우 중요합니다. 그러나 관련 물리적 및 화학적 현상은 다소 고전적인 이론에 의존하는 우리의 직관으로는 거의 예측할 수 없습니다. 따라서 실험 못지않게 현대 양자이론과 시뮬레이션은 통찰력을 얻고 혁신적인 재료를 설계하기 위해 매우 중요합니다. 우리의 연구 관심분야 중 하나는 최첨단 시뮬레이션 도구를 사용하여 재료의 다양한 특성을 예측하는 것입니다. 효율적인 예측을 위해 기계 학습 지원 스크리닝을 사용하여 밀도범함수이론 패키지로 high-throughput 계산을 수행합니다. 그럼에도 불구하고 다양한 복합계의 상관효과 현상을 예측하는데 한계가 있습니다. 기존 코드의 한계를 극복하기 위해 동적평균장 이론과 비평형 그린함수 방법을 사용하는 차세대 소프트웨어 도구도 개발합니다.