□ 최종 목표: 화합물 특징 설명 및 구조 생성이 가능한 양방향 딥러닝 모델 개발□ 연차별 목표- 1차연도: 화합물의 특징*을 고려한 그래프 인코더** 개발* 화합물의 크기, 구조적 모티프, 3차원 구조 정보 등** 그래프 신경망(Graph Neural Network; GNN) 또는 그래프 트랜스포머- 2차연도: 문장형태의 화합물 특징 설명 기반 텍스트...
화합물 생성
인공지능
문헌 정보
화합물 그래프
부분구조
2
2023년 5월-2026년 5월
|70,000,000원
화합물 구조와 특징 설명문의 양방향 생성을 위한 인공지능 모델 개발
□ 최종 목표: 화합물 특징 설명 및 구조 생성이 가능한 양방향 딥러닝 모델 개발□ 연차별 목표- 1차연도: 화합물의 특징*을 고려한 그래프 인코더** 개발* 화합물의 크기, 구조적 모티프, 3차원 구조 정보 등** 그래프 신경망(Graph Neural Network; GNN) 또는 그래프 트랜스포머- 2차연도: 문장형태의 화합물 특징 설명 기반 텍스트...
화합물 생성
인공지능
문헌 정보
화합물 그래프
부분구조
3
주관|
2020년 8월-2027년 8월
|649,672,000원
산업융합형 차세대 인공지능 혁신인재 교육연구단
본 과제는 인공지능 연구를 선도하는 자율 혁신 대학원 비전을 바탕으로, 교육·연구·산학을 묶은 시스템으로 국내 최고 수준의 AI 글로벌 리더 양성 및 산학협력 시스템 구축을 목표로 함.
연구목표는 세계적 연구성과 도출과 산학협력을 통한 미래가치 창출에 두며, PRISM 5대 전략으로 Platform 중심·Research 중심·Industry 지향 교육을 수행하고 머신러닝 역량 강화 및 제도 혁신을 추진함. 기대효과는 SCIE 논문 비율·FWCI 향상, 1인당 1산학과제 및 1억원 산업체 연구비, 연 200명 AI 인력 양성, 지역 AI 생태계 조성과 국제경쟁력 강화로 이어짐.