Laboratory for Data-Driven Discovery and Optimization of Umpolung Reactions
집단연구지원(R&D) · 기초연구실 심화형
2026년
2710110556
과학기술정보통신부
한국연구재단
한양대학교
신승훈
20명
2026.07.01 ~ 2027.06.30
2026.07.01 ~ 2029.06.30
5억원
5억원
기초연구
대학
서울특별시 성동구
화학 > 유기화학 > 유기합성방법론
본 기초연구실의 최종 목표는 데이터 기반의 기계학습 방법을 접목시킨 신규 극반전 반응의 발견 및 최적화를 가속화하는 플랫폼을 개발(accelerated discovery and optimization)하고, 이를 통해 대안적 선택성과 호환성을 가진 역합성 방법을 정립하고 응용하는데 있다.
1차년도 (2026)◆ 정성 목표: 촉매디자인 및 반응성예측 학습촉매디자인 모델구축: 물성측정, QM 전자구조, 초기선택성 데이터에 기초한 촉매설계 학습모델 구축반응성예측 모델구축: 반응변수 디자인과 HT스크리닝 데이터로부터 회귀 예측모델 구축엔올레이트 극반전 반응설계: 촉매/반응물의 구조/물성과 반응성/선택성 데이터를 통해 예측모델 유도N-라디칼의 알켄첨가반응: ...
■ 연구개발과제 수행일정 및 주요결과물 로드맵1차년도: 가설검증, 이론정립, 기초데이터 확보2차년도: 촉매디자인 및 반응성예측 학습모델 최적화 및 유효성검증3차년도: 최초의 반응설계 파트너로서의 기계학습모델 제시