명창우 성균관대 교수 연구팀, 대규모 원자 모델링 AI 개발…"다양한 재료, 물리성질 예측"아시아투데이 강다현 기자 = 명창우 성균관대학교 에너지과학과 교수 연구팀(제1저자 유수행 연구교수)이 대규모 원자 모델링을 위한 새로운 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 성균관대에 따르면 연구팀은 이 기술을 통해 리튬 고체 전해질 등 다양한 재료의 물리적 성질을 정확히 예측하는데 성공했다. 기존에는 전자·원자의 거동을 기술하는 양자역학 방정식인 슈뢰딩거 방정식을 이용해 물리적·화학적 성질을 예측해왔으나 많은 계산량으로 한계가 있었다. 연구팀은 이번에 개발한 베이지안 위원회 머신(Bayesian Committee Machine, BCM) 포텐셜을 통해 더 빠르고 효율적인 시뮬레이션을 할 수 있게 됐다. 베이지안은 기존의 확률 예측을 새로운 정보를 기반으로 지속 업데이트하는 머신러닝 학습의 한 가지 방식이다. BCM 모델은 압력을 학습하는 커널 기반 머신러닝 기술을 사용해 분자동역학 시뮬레이션을 실시간으로 학습하며 수행할 수 있다. 이를 통해 얼음의 상태도와 같은 복잡한..
명창우 성균관대 교수 연구팀, 대규모 원자 모델링 AI 개발…"다양한 재료, 물리성질 예측" 아시아투데이 강다현 기자 = 명창우 성균관대학교 에너지과학과 교수 연구팀(제1저자 유수행 연구교수)이 대규모 원자 모델링을 위한 새로운 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 성균관대에 따르면 연구팀은 이 기술을 통해 리튬 고체 전해질 등 다양한 재료의 물리적 성질을 정확히 예측하는데 성공했다. 기존에는 전자·원자의 거동을 기술하는 양자역학 방정식인 슈뢰딩거 방정식을 이용해 물리적·화학적 성질을 예측해왔으나 많은 계산량으로 한계가 있었다. 연구팀은 이번에 개발한 베이지안 위원회 머신(Bayesian Committee Machine, BCM) 포텐셜을 통해 더 빠르고 효율적인 시뮬레이션을 할 수 있게 됐다. 베이지안은 기존의 확률 예측을 새로운 정보를 기반으로 지속 업데이트하는 머신러닝 학습의 한 가지 방식이다. BCM 모델은 압력을 학습하는 커널 기반 머신러닝 기술을 사용해 분자동역학 시뮬레이션을 실시간으로 학습하며 수행할 수 있다. 이를 통해 얼음의 상태도와 같은 복잡한..
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