Development of an AI Foundation Model for Battery Material Property Prediction and Design Innovation
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710111901
과학기술정보통신부
한국연구재단
연세대학교
민경민
8명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,436만원
6,436만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
기계 > 생산기반기술 > 예측/시뮬레이션기술
... 모델(NEUMAT)을 개발하고, 이를 기반으로 고엔트로피 배터리 소재, 복잡한 계면구조, 비정질 혹은 다결정 시스템 등 다양한 물리화학적 조건에서 신뢰성 있는 시뮬레이션과 구조 설계가 가능한 플랫폼을 구축함. 이 플랫폼은 고성능 계산 데이터베이스, 멀티모달 하이브리드 표현자, 생성형 AI, 능동 학습을 통합하여 DFT 수준의 정확도를 유지하면서도 계산비용은 획기적으로 절감할 수 있는 ...
... 있는 차세대 AI 파운데이션 모델 NEUMAT 개발을 목표로 한다. 이를 위해 고성능 계산 데이터베이스, 멀티모달 하이브리드 표현자, 생성형 AI, 능동 학습(Active Learning), ... 시뮬레이션을 통한 물성 예측 모듈 강화-고엔트로피/복잡계 구조 탐색을 위한 반지도 학습 및 데이터 증강③ 3차년도 ? HPC 기반 대규모 검증 및 설명 가능한 AI 플랫폼 구축-GPU 병렬화된 ...
-연구개발성과 활용계획1.배터리 소재 설계 자동화 플랫폼 구축o개발된 파운데이션 모델 NEUMAT을 통해 양극 및 고체전해질 소재의 신규 구조를 생성하고, DFT 수준의 정밀도로 물성을 예측할 수 있는 AI 기반 자동 설계 플랫폼을 실현함.o생성형 AI 및 능동 학습 루프를 통합하여 설계-검증-재학습의 사이클을 자동화함으로써, 소재 탐색 시간을 획기적으로 단축2.대규모 ...