상세 설명

본 연구실은 인공지능(AI)과 계산화학을 접목한 신소재 반도체 개발에도 선도적인 역할을 하고 있습니다. 전통적인 실험 기반 소재 개발의 한계를 극복하기 위해, 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 활용하여 소재의 구조-특성 상관관계를 분석하고, 최적의 합성 조건 및 소자 구조를 예측합니다. 이를 통해 소재 개발의 속도를 획기적으로 단축하고, 새로운 기능성 나노소재를 발굴하고 있습니다. 특히, 태양전지, 광전소자, 센서 등 다양한 응용 분야에 적합한 신개념 나노소재를 설계하고, 실험적 데이터와 시뮬레이션 결과를 통합하여 소재의 성능을 극대화합니다. 예를 들어, Shockley 다이오드 기반의 수치해석과 머신러닝을 결합하여 페로브스카이트 태양전지의 광전 특성을 정밀하게 예측하고, 최적화된 제조 공정을 도출합니다. 이와 더불어, 인공지능을 활용한 데이터 기반 연구 교육도 병행하여, 차세대 연구 인력 양성에도 힘쓰고 있습니다. 이를 통해 신소재 반도체 분야의 혁신을 주도하고, 미래 에너지 및 정보기술 산업의 발전에 기여하고 있습니다.

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