과제 상세정보
목록인공지능기반 결정 구조의 합성 가능성 예측 및 설명 기술
작성자
관리자
조회수
94
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 2020년 AI+X 연구사업 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 인공지능기반 결정 구조의 합성 가능성 예측 및 설명 기술 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711125414 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2020-06-01 ~ 2020-12-31 | 당해연도 연구기간 | 2020-06-01 ~ 2020-12-31 |
요약 정보
| 연구목표 | ● 소재 설계 연구들의 실험적, 시간적 비용을 줄임 - 결정구조정보를 이용하여 합성 가능성을 정량적으로 미리 예측함 - 열역학적 형성 엔탈피에 의존한 기존 연구들의 한계를 극복● 합성 가능성 예측 모델의 의사결정에 설명 가능성을 부여 - 기계학습 블랙박스 모델에 신뢰성을 부여하여 무기 소재 구조예측에 필요한 이론을 발견하고자함. - 예측 결과... | ||
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| 연구내용 | ● 준지도학습을 통해 무기결정구조의 합성 가능성을 예측하는 모델 개발 - 결정구조를 그래프 방식으로 인코딩하여 합성 가능한 물질을 구분 하는 분류기를 학습하고 하이터 파라미터를 최적화 - label이 없는 데이터를 분류하기 위해 PU-학습 전략을 사용● 모델의 타당성 검증 - 2015년 이전 데이터들을 이용하여 학습한 모델을 그 이후에 합성되어... | ||
| 기대효과 | ● 결정 구조 정보에 기반하여 무기 소재의 합성 가능성을 미리 예측하는 모델 구축 - 결정 구조의 합성 가능성에 기여하는 구조적 특성이 무엇인지 규명하고 전문가들에게 이론적 방향성을 제시 - 새로운 결정 구조를 만들어내는 소재 설계 연구들의 후처리 모델로서 상용화 | ||
| 키워드 | 기계학습, 딥러닝, 준지도 학습, 무기소재설계, 합성가능선 LRP | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 응용연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 연 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 재료 > 기타재료 > 달리 분류되지 않는 재료 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 기타 산업 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 40,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||