Development of Core Technologies for an AI Foundation Model for Property Prediction of Materials (Compounds and Mixtures)
산업용무기·유기혼합물물성예측AI파운데이션모델개발 · 산업용무기·유기화합물제형물성예측AI파운데이션모델개발
2026년
2410019896
산업통상부
한국산업기술기획평가원
포항공과대학교 산학협력단
고영명
46명
2026.07.01 ~ 2027.03.31
2026.07.01 ~ 2028.12.31
102억원
119.4억원
응용연구
대학
경상북도 포항시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
다양한 모달리티의 대규모 소재 데이터를 학습하여, 목표 물성 예측 및 신소재 설계가 가능한 이차전지·반도체·바이오화장품 도메인 특화 소재 AI 파운데이션 모델 핵심 기술 개발 ㅇ 물리·화학적 특성을 반영한 멀티모달 소재 AI 파운데이션 모델 개발ㅇ 고정밀 가상 시뮬레이션 기반 반도체 소재 학습 데이터셋 생성 및 통합 물성 라이브러리 개발ㅇ 실험 자동화 기반 실시간 ...
... 설계 및 사전학습 기반 정의ㅇ 도메인 특화 다운스트림 태스크 정의 및 평가 체계 설계ㅇ 통합 데이터 스키마 및 물성 라이브러리 기본 구조 구축ㅇ 고정밀 계산과학 기반 가상 데이터 생성 환경 구축 ... 품질 검증 및 물성 라이브러리 산업 자산화ㅇ 시뮬레이션 실험 통합 보정 체계 구축 및 가상 데이터 정확도 고도화ㅇ 폐루프형 자율 실험 파이프라인 구축 및 산업 적용 실증ㅇ 통합 AI 운영 플랫폼 ...
... 파운데이션 모델 개발 - 조성·화학식, 분자 결정 그래프, 공정 조건, 문헌 등 다양한 입력 데이터 종류를 활용한 멀티모달 소재 AI 파운데이션 모델 구축 - 다양한 입력 데이터에 대해 유연한 ... 학습 데이터 확보ㅇ 컨소시엄 공유 및 개방형 소재 AI 생태계 활성화 - 통합 AI 운영 플랫폼과 역할 기반 접근 제어를 통한 컨소시엄 기관 간 데이터·모델 공유 - 외부 연계·확산을 고려한 ...