End-to-End AI for Materials Research Data Ecosystem and Raw Material Optimization
연구 내용
소재 연구데이터 생태계와 온톨로지·자연어처리 기반 구조화로 원자재 및 물성 예측을 수행하는 전주기 AI 연구
본 연구는 소재 연구에 필요한 문헌·실험·물성 데이터를 수집하고 온톨로지와 자연어처리로 구조화하여 예측 모델의 학습에 활용합니다. 키워드 네트워크 기반 연구 동향 분석과 연구 구조화 자동화 기능을 통해 사용자별 전문 지식 의존도를 낮추는 방법을 포함합니다. 또한 원자재 함량 및 물성 데이터를 바탕으로 제품 특성을 예측하고 원자재 종류와 함량을 제안하는 예측 모델을 수행합니다. 더불어 인메모리 컴퓨팅용 강유전체 분야에서 전주기 AI 기술을 적용해 데이터 흐름을 강화하는 방향을 함께 추진합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
0편
관련 특허
2건
관련 프로젝트
6건
연구 흐름
연구는 소재 데이터의 표준화와 구조화 문제를 해결하기 위해 문헌 텍스트에서 연구 키워드를 추출하고 키워드 네트워크를 구성하는 방법으로 시작했습니다. 이후 2024년에는 소재 연구데이터 생태계 플랫폼 구축 과제를 통해 온톨로지와 자연어처리 기반 데이터 파이프라인을 확장했습니다. 동시에 전주기 AI 기술을 적용한 인메모리 컴퓨팅 관련 과제를 수행하여 학습-추론-데이터 환류 체계를 강화했습니다. 2024년 출원 특허를 통해 원자재 최적화 예측과 자동 연구 구조화를 구현하는 방향으로 연구를 정리하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 특허
구분
제목
원자재 최적화를 위한 전자 장치 및 방법
키워드 기반 자동 연구 구조화 방법 및 연구 구조화 장치
관련 프로젝트
구분
제목
「소재 연구데이터 생태계 플랫폼」 기반 구축
인공지능기술 및 데이터를 활용한 우주항공용 초내열 비철 금속소재의 HUB구축
「소재 연구데이터 생태계 플랫폼」 기반 구축
In-memory 컴퓨팅용 강유전체 개발을 위한 전주기 AI 기술
인공지능기술 및 데이터를 활용한 우주항공용 초내열 비철 금속소재의 HUB구축
In-memory 컴퓨팅용 강유전체 개발을 위한 전주기 AI 기술