KAIST 교수, AI 모델 '프로핏-넷' 개발로 새로운 물질 예측 정확도 향상 > 과학

1. 한국과학기술원(KAIST) 교수 이익균, 김형준이 AI 모델 '프로핏-넷'을 개발했다.
2. '프로핏-넷'은 화학 소재 예측에 활용되며 높은 정확도를 자랑한다.
3. 새로운 물질 설계와 소재 예측에 화학적 속성을 활용하여 정확한 결과를 제공한다.

[설명]
한국과학기술원(KAIST) 화학과 교수 이익균과 김형준이 '프로핏-넷(PROFiT-Net)'이라는 AI 모델을 개발하였습니다. 이 모델은 화학 소재의 예측에 활용되며, 기존 모델보다 높은 정확도를 자랑합니다. '프로핏-넷'은 화학적 속성을 고려하여 새로운 물질을 설계하고 소재를 예측하는 데 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 이러한 기술은 화학 및 소재 과학 분야에서 혁신을 이끌 것으로 예상됩니다.

[용어 해설]
- AI 모델: 인공지능 모델을 가리키며, 기계학습 알고리즘을 통해 학습하고 예측하는 기술
- 딥러닝 모델: 심층학습 알고리즘을 사용한 인공신경망 모델로, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 머신러닝 기술
- 화학 소재: 화학적 속성을 가진 재료나 물질로, 소재 과학 분야에서 연구되고 활용됨

[태그]
#KAIST #교수 #AI모델 #프로핏넷 #물질예측 #화학적속성 #소재예측 #화학과학 #소재과학 #인공지능 #딥러닝 #화학소재

추천0 비추천 0