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[IT뉴스]오차 최대 40% 줄인 인공지능 기반 소재 설계 기술 개발

온카뱅크관리자

2024-10-09 12:01:23

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST "화학 기본 기념 학습, 예측 성능 획기적 높여"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="2vJvGlCn7u">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="VTiTHShLFU" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="화학 기본 개념을 배운 AI가 소재 물성을 예측하는 모식도  [KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/yonhap/20241009120123218khgp.jpg" data-org-width="900" dmcf-mid="K84pq3ts3z" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/yonhap/20241009120123218khgp.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            화학 기본 개념을 배운 AI가 소재 물성을 예측하는 모식도 [KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="fKSK4BzTFp" dmcf-ptype="general">(대전=연합뉴스) 박주영 기자 = 예측 정확도를 획기적으로 높인 인공지능(AI) 기반 소재 설계 기술이 개발됐다. </p>
          <p dmcf-pid="49v98bqyF0" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST)은 화학과 이억균 명예교수와 김형준 교수 연구팀이 AI를 바탕으로 소재의 물성을 예측하는 기술인 '프로핏-넷'(PROFiT-Net)을 개발했다고 9일 밝혔다. </p>
          <p dmcf-pid="82T26KBWu3" dmcf-ptype="general">연구팀은 창원대 생물학화학융합학부 김원준 교수, 미국 UC 머세드 응용수학과 김창호 교수 연구팀과 공동연구를 통해 소재의 결정 구조뿐만 아니라 최외각 전자 배치, 이온화 에너지, 전기음성도 등 화학의 기본 개념을 학습해 AI 성능을 획기적으로 높이는 데 성공했다.</p>
          <p dmcf-pid="60w0zF1mpF" dmcf-ptype="general">유전율(물질에 전기장을 걸 때 전기장이 변하는 비율), 밴드갭(전류를 흐르게 하는데 필요한 최소한의 에너지 값) 등 소재의 물성 예측에 있어서 기존 딥러닝 모델보다 오차를 적게는 10%에서 최대 40%까지 줄일 수 있다. </p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="Pprpq3ts0t" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="기존 모델과 연구팀이 개발한 '프로핏-넷'의 예측 오차 비교  [KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/yonhap/20241009120123381semq.jpg" data-org-width="669" dmcf-mid="9qv98bqyF7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/yonhap/20241009120123381semq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            기존 모델과 연구팀이 개발한 '프로핏-넷'의 예측 오차 비교 [KAIST 제공. 재판매 및 DB 금지]
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="QUmUB0FOp1" dmcf-ptype="general">김형준 교수는 "AI 기술이 기초 화학 개념을 바탕으로 더 발전할 수 있다는 가능성을 보여줬다"며 "반도체 소재나 기능성 소재 개발 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것"이라고 말했다. </p>
          <p dmcf-pid="x4Y4xV9H05" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과는 국제 학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)에 지난달 25일자로 실렸다.</p>
          <p dmcf-pid="yhRhyIsdzZ" dmcf-ptype="general">jyoung@yna.co.kr</p>
          <p dmcf-pid="YOQOSmwMzH" dmcf-ptype="general">▶제보는 카톡 okjebo</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 연합뉴스. 무단전재 -재배포, AI 학습 및 활용 금지</p>

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