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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 김지용 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200016314 |
과제고유번호 | 1711146389 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-22 |
키워드 | 반응 설계.빅데이터.기계학습.강화학습.촉매 설계.Catalytic reaction design.Big data.Machine learning.Reinforcement learning.Catalyst design. |
□ 연구개요
본 연구는 촉매 화학반응 예측 및 최적 촉매 반응시스템 설계를 위한 빅데이터 기반 강화기계학습 플랫폼 개발하고, 이를 실제 반응 공정에 적용함으로써 실증적 성과도출를 목표로 한다.
현재 신 촉매 및 반응 개발은 기존 연구 결과 학습을 포함한 전문가의 지식과 경험에 의존하여 진행되는 상황임. 또한 촉매의 성능을 검증하기 위하여 반복 실험을 통한 전통적 try-and-error 방식에 의존함. 더욱이, 새로이 개발된 촉매의 상용화 및 실제 화학 공정에의 적용은 scale-up 단계의의 다양한 시행착오를 수반함으로
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