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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 김우연 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-11 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200012316 |
과제고유번호 | 1711144710 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-13 |
키워드 | 계산화학.양자화학.강화학습.그래프 신경망.딥러닝.Computational Chemistry.Quantum Chemistry.Reinforcement Learning.Graph Neural Network.Deep Learning. |
ㅇ 연구개요
계산화학 방법 및 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 화학 반응을 계산을 통해 예측하는 시도가 많아졌다. 그러나, 여전히 대부분의 연구결과는 실험적/경험적으로 제시된 화학 반응 메커니즘을 검증하는 정도에 머물고 있다. 본 연구에서는 기존 한계를 넘어 온전히 컴퓨터만 활용하여 화학 반응을 예측하는 기술을 개발하고자 한다. 실용적으로 활용 가능한 반응 예측 기술을 만들기 위해 화학 반응성의 도입이 필요하며, 방대한 양의 데이터를 고려할 수 있는 인공지능 기술을 적용하여 해결하고자 한다. 빅데이터 기반 화학 반응성 학습에 적합
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