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인공지능으로 소재 합성 과정 개선, 화학연구 최신 기술 소개

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작성자 TISSUE 작성일 25-01-12 14:04 댓글 0

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 인공지능으로 소재 합성 과정 개선 화학연구 최신 기술 소개

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1. 국내 연구진이 인공지능을 활용해 소재 합성에 필요한 전구체 물질 예측 기술을 개발.
2. AI는 무기 소재의 합성 경로를 예측하며, 정확도 높은 화학 데이터에 기반한 심층 인공신경망 사용.
3. 예측 기술을 통해 소재 합성 과정을 찾아내는데 성공하며, 전구체 물질 예측 정확도 90% 이상으로 향상.
4. 2026년 웹 기반 공공 서비스 구축 계획 및 '인공지능 기반 소재 역합성 완전 자동화' 기대.

[설명]
한국화학연구원과 KAIST 연구팀이 인공지능을 이용한 소재 합성 기술을 개발하고 있습니다. 이 기술은 소재를 만들 때 필요한 최종 재료 물질을 예측해주는데, 무기 소재의 합성 경로를 예측하고 최종 재료를 찾아내는 데 도움을 줍니다. 연구팀은 화학 데이터에 기반한 심층 인공신경망을 사용하여 전구체 물질을 예측하고, 이를 통해 소재 합성 과정을 개선하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 소재 합성 과정을 예측하고, 전구체 물질 예측 정확도를 90% 이상으로 높이는 데 성공했습니다. 또한, 2026년까지 웹 기반 공공 서비스를 구축하는 계획을 가지고 있으며, '인공지능 기반 소재 역합성 완전 자동화'에 대한 기대를 품고 있습니다. 이 기술은 다양한 산업 분야의 연구 효율 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.

[용어 해설]
1. 소재 합성: 소재를 만들기 위해 필요한 최종 재료 물질을 합성하는 과정.
2. 전구체 물질: 소재 합성 과정에서 필요한 초기 물질로, 최종 재료를 만들기 위한 원자들의 배열.
3. 심층 인공신경망: 인공지능 기술 중 하나로, 뇌의 신경망을 모방하여 학습과 판단을 수행하는 네트워크.
4. 합성 경로: 소재를 만들기 위해 필요한 과정과 순서.
5. 화학 데이터: 화학적 정보를 포함한 데이터로, 분자 구조, 성질, 반응 등을 포함.

[태그]
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