KAIST, AI 기반 소재 설계 기술 개발로 오차 40% 줄여 > 과학

1. KAIST가 딥러닝 모델 '프로핏-넷'을 개발하여 AI를 활용한 소재 설계 기술을 선보였다.
2. '프로핏-넷'은 새로운 물질 설계와 물질의 물성 예측 정확도를 향상시켰다.
3. AI가 화학의 기본 개념을 토대로 발전 가능성을 보여주는 연구 결과가 국제 학술지에 게재되었다.

[설명]
한국과학기술원(KAIST)은 AI를 활용한 소재 설계 기술을 개발했다고 밝혔습니다. 이에 김형준 교수 연구팀이 개발한 '프로핏-넷'은 딥러닝 모델을 활용해 소재 예측과 물성 예측의 정확성을 높였습니다. 이 기술은 다양한 소재의 특성을 예측하는 데 뛰어난 성과를 보여주며, AI가 화학 개념을 기반으로 발전할 수 있는 가능성을 제시했습니다. 해당 연구 결과는 국제 학술지에 게재되었습니다.

[용어 해설]
- 소재 설계 기술: 물질을 설계하고 소재의 특성을 예측하는 기술
- 딥러닝 모델: 인공지능의 한 형태로, 여러 층의 인공 신경망으로 구성된 모델
- 물성 예측: 특정 물질의 물리적, 화학적 특성을 예측하는 것

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