성균관대 명창우 교수 연구팀, 대규모 원자 모델링 AI 개발아시아투데이 강다현 기자 = 성균관대학교는 명창우 에너지과학과 교수 연구팀이 대규모 원자 모델링을 위한 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 성균관대에 따르면 연구팀은 이 기술을 통해 얼음의 상태도, 질화 붕소 액체상, 리튬 고체 전해질 등 다양한 재료의 물리적 성질을 정확하게 예측하는 데 성공했다. 기존에는 슈뢰딩거 방정식을 이용해 재료의 물리적·화학적 성질을 예측해왔으나 많은 계산량으로 인한 한계를 이번에 개발된 베이지안 위원회 머신 포텐셜을 통해 더 빠르고 효율적인 시뮬레이션이 가능해졌다. 성균관대는 이 기술이 에너지, 반도체, 바이오 등 여러 산업에 영향을 미칠 것으로 기대된다고 했다. BCM 모델은 압력을 학습하는 커널 기반 머신러닝 기술을 사용해 분자동역학 시뮬레이션을 실시간으로 학습하며 수행할 수 있다. 이를 통해 얼음의 상태도와 같은 복잡한 물리적 현상도 정확하게 예측할 수 있으며 리튬 고체 전해질과 질화붕소 액체상의 특성도 재현할 수 있다. 명 교수는 "제..
성균관대 명창우 교수 연구팀, 대규모 원자 모델링 AI 개발 아시아투데이 강다현 기자 = 성균관대학교는 명창우 에너지과학과 교수 연구팀이 대규모 원자 모델링을 위한 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 성균관대에 따르면 연구팀은 이 기술을 통해 얼음의 상태도, 질화 붕소 액체상, 리튬 고체 전해질 등 다양한 재료의 물리적 성질을 정확하게 예측하는 데 성공했다. 기존에는 슈뢰딩거 방정식을 이용해 재료의 물리적·화학적 성질을 예측해왔으나 많은 계산량으로 인한 한계를 이번에 개발된 베이지안 위원회 머신 포텐셜을 통해 더 빠르고 효율적인 시뮬레이션이 가능해졌다. 성균관대는 이 기술이 에너지, 반도체, 바이오 등 여러 산업에 영향을 미칠 것으로 기대된다고 했다. BCM 모델은 압력을 학습하는 커널 기반 머신러닝 기술을 사용해 분자동역학 시뮬레이션을 실시간으로 학습하며 수행할 수 있다. 이를 통해 얼음의 상태도와 같은 복잡한 물리적 현상도 정확하게 예측할 수 있으며 리튬 고체 전해질과 질화붕소 액체상의 특성도 재현할 수 있다. 명 교수는 "제..
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