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[IT뉴스]KAIST, 화학 개념 학습하고 새 물질 설계 등 가능한 AI 개발

온카뱅크관리자

2024-10-09 12:01:45

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">한미 공동 연구팀, 프로핏-넷 개발 성공<br>딥러닝 모델 오차를 최대 40%까지 줄여</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="8MLyXvloql">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="6Nw37t5rKh" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="화학 기본 개념을 배운 인공지능이 소재의 물성 예측을 하는 모식도. ⓒ한국과학기술원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/dailian/20241009120147716bapk.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="4KFRnxP3fS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/dailian/20241009120147716bapk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            화학 기본 개념을 배운 인공지능이 소재의 물성 예측을 하는 모식도. ⓒ한국과학기술원
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="PIy26KBWbC" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST)은 화학 개념을 학습하고 새로운 물질 설계 등이 가능한 인공지능(AI)을 개발했다고 9일 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="Qwhq27UlKI" dmcf-ptype="general">이억균 KAIST 화학과 명예교수와 김형준 KAIST 교수 공동 연구팀이 김원준 창원대학교 생물학화학융합학부 교수, 미국 UC 머세드(Merced) 응용수학과의 김창호 교수 연구팀과 공동연구를 통해, AI 기술인 ‘프로핏-넷(PROFiT-Net)’을 개발하는 데 성공했다.</p>
          <p dmcf-pid="xLc50XGkbO" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 인공지능은 유전율, 밴드갭, 형성 에너지 등의 주요한 소재 물성 예측 정확도에 있어서 이번 기술은 기존 딥러닝 모델의 오차를 최소 10%, 최대 40% 줄일 수 있다.</p>
          <p dmcf-pid="yNw37t5rVs" dmcf-ptype="general">PROFiT-Net의 가장 큰 특징은 화학의 기본 개념을 학습해 예측 성능을 크게 높였다는 점이다. 최외각 전자 배치, 이온화 에너지, 전기 음성도와 같은 내용은 화학을 배울 때 가장 먼저 배우는 기본 개념 중 하나다.</p>
          <p dmcf-pid="WDCz9uphbm" dmcf-ptype="general">기존 AI 모델과 달리, PROFiT-Net은 이러한 기본 화학적 속성과 이들 간의 상호작용을 직접적으로 학습함으로써 더욱 정밀한 예측을 할 수 있다.</p>
          <p dmcf-pid="Y2QslrDx2r" dmcf-ptype="general">이는 특히 새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 있어 더 높은 정확도를 제공하며, 화학 및 소재 과학 분야에서 크게 기여할 것으로 연구팀은 기대하고 있다.</p>
          <p dmcf-pid="GaDFu1Zwfw" dmcf-ptype="general">김형준 교수는 "AI 기술이 기초 화학 개념을 바탕으로 한층 더 발전할 수 있다는 가능성을 보여주었다ˮ며 “추후 반도체 소재나 기능성 소재 개발과 같은 다양한 응용 분야에서 AI가 중요한 도구로 자리 잡을 수 있는 발판을 마련했다ˮ고 말했다.</p>
         </section> 
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 데일리안. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

“소재 물성 예측 오류 40%↓” KAIST, 신개념 ‘화학 AI’ 개발 성공 '정글밥' 맛있지만 2% 아쉬운 종영..'정글의 법칙' 시청률 발목도 안돼 [종합]

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