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서울대 공대 컴퓨터공학부 김선 교수팀, ‘2022 삼성 AI 챌린지’ 신소재 개발 부문에서 3위 입상 - press test

서울대 공대 컴퓨터공학부 김선 교수팀, ‘2022 삼성 AI 챌린지’ 신소재 개발 부문에서 3위 입상

삼성전자 주최, 인공지능(AI) 분야 우수 인력 발굴과 반도체·디스플레이 분야 연구 목적
유기 디스플레이 소재 발광 효율에 큰 영향 주는 재편성 에너지 예측 AI 모델 개발
고효율·장수명 유기 디스플레이 발광 소재 발굴에 시간과 비용 절약 기대

2022-11-24 09:00 출처: 서울대학교 공과대학

서울대 공과대학 컴퓨터공학부 김선 교수팀이 수상 후 기념 촬영을 하고 있다

서울--(뉴스와이어)--서울대학교 공과대학(학장 홍유석)은 컴퓨터공학부 김선 교수팀(연구원: 구정현, 이단영, 김상엽)이 삼성전자 종합기술원이 주최한 ‘2022 삼성 AI 챌린지’ 신소재 개발 부문에서 3위에 입상했다고 24일 밝혔다.

김선 교수팀은 동일한 유기 분자의 두 가지 에너지 상태를 학습해 재편성 에너지를 예측하는 기술을 통해 이 같은 성과를 거뒀다.

‘2022 삼성 AI 챌린지’는 인공지능(AI) 분야 우수 인력 발굴과 반도체, 디스플레이 분야 연구를 위해 국내 대학·대학원생을 대상으로 지난해에 이어 두 번째로 개최됐다.

신소재 연구 부문 주제는 ‘유기분자 구조로부터 재편성 에너지를 예측하는 알고리즘 개발’로, 김선 교수팀은 기존 화합물 3차원 모델링에 사용되던 여러 모델들을 재현하고, 추가 실험 및 대회에 적합한 수정을 통해 재편성 에너지 예측을 위한 모델을 개발했다.

해당 모델에서 바닥 상태와 들뜬 상태의 3차원 분자 데이터의 동시 조합을 통해 대회에서 높은 성능도 달성했다. 유기 디스플레이 소재 발광 효율에 큰 영향을 주는 것으로 알려진 재편성 에너지 예측 AI 모델을 통해 앞으로 고효율·장수명 유기 디스플레이 발광 소재를 찾는데 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

연구에 참여한 협동과정 인공지능 전공 구정현 학생은 “기존에 연구실에서 탐구하던 물질의 특성을 예측하는 여러 모델들을 적용하고, 다양한 실험을 수행할 수 있는 좋은 경험을 했다고 생각한다. 수원에 있는 종합기술원 견학 및 삼성 AI Forum 2022에도 초청받아 인공지능이 다양한 분야에서 접목돼 사용되고 있음을 체감하고, 전 세계에서 진행되는 최신 연구 내용도 경험할 수 있었다”며 “일상생활에 정말 다양한 화합물이 사용되는 만큼 앞으로도 화합물의 특성 예측, 화합물 합성 등 다양한 분야에서 좋은 연구를 펼치고 싶다”고 수상 소감을 말했다.

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