Development and Application of a Universal Materials Foundation Model with Bayesian Uncertainty Quantification
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064137
교육부
한국연구재단
성균관대학교
유수행
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
서울특별시 종로구
화학 > 물리화학 > 양자화학/전산화학
본 연구의 최종 목표는 베이지안 불확실성 정량화를 갖는 범용 재료 파운데이션 모델의 개발하고 나아가 이를 응용하려고 함. 기존 범용 파운데이션 모델 (예, MACE, NequIP, SevenNet)은 평균제곱오차 (MSE) 손실합수를 기반으로 학습된 모델임. 따라서 예측 결과의 불확실성을 정량적으로 평가하기 어려운 한계가 있음. 이로 인해 능동 학습이나 미...
1차년도: 베이지안 파운데이션 모델 개발 훈련● 자체 개발한 독자적 베이지안 머신러닝 포텐셜 BAM-RACE 모델을 활용함. BAM-RACE의 우수성은 다음과 같음: 1) 에너지와 힘을 동시에 고려하는 Negative Log-Likelihood (NLLJEP) 손실함수를 적용하여, 에너지와 힘의 예측 정확도를 기존 파운데이션 모델 수준으로 유지하면서도 불확...
... 게재를 목표로 함.● 불확실성 정량화가 가능한 베이지안 파운데이션 모델을 확립하고, 다양한 물질 시스템에 적용하여 기존 파운데이션 모델의 한계를 극복하는 독창적 연구 영역을 구축함.● 오픈소스 소프트웨어 개발 및 확산을 지속 추진함. 본 과제에서 개발되는 BAM 패키지 및 분자 동역학 엔진을 공개하고 고도화하여, 국내외 연구자들이 활용 가능한 표준 연구 플랫폼으로 발전시킴.● 국제 공동연구 및 ...