하이브리드 모델링Hybrid Modeling
물리 법칙으로 아는 부분과 데이터로 배우는 부분을 하나의 모델 안에 결합합니다. 물리 지식이 뼈대를 잡아 주기 때문에 적은 데이터로도 학습할 수 있습니다. 모델의 각 부분이 무엇을 뜻하는지 알 수 있어, 결과를 해석하기 쉽습니다. 아는 것은 물리로, 모르는 것은 데이터로 풀어 적은 데이터로도 믿을 수 있는 모델을 만듭니다.
RESEARCH
연구
화학공학의 물리·화학 지식과 인공지능의 데이터 학습 능력을 결합하는 하이브리드 인공지능을 연구합니다. 데이터가 부족하고 시스템이 복잡한 화학·생물 문제에서, 물리 법칙을 아는 인공지능으로 적은 데이터로도 정확하고 설명 가능한 예측·해석·설계 도구를 만드는 것을 목표로 합니다.
APPROACH
두 가지 연구 방향
설명가능 인공지능Explainable AI
인공지능이 왜 그런 예측을 했는지, 그 근거를 찾아 사람이 이해할 수 있게 보여 줍니다. 근거를 확인할 수 있기 때문에 현장에서 결과를 믿고 쓸 수 있습니다. 또한 인공지능이 찾아낸 관계에서 새로운 과학적 가설을 얻을 수 있습니다. 답만 내는 인공지능이 아니라, 이유를 함께 말하는 인공지능을 만듭니다.
DOMAINS
연구 분야
바이오 · 제약
세포배양 공정을 이해하고, 의약품의 품질을 예측하며, 차세대 의약품의 제조로 나아갑니다.
- 세포 성장 원리를 담은 인공지능으로 세포 상태를 추정하고 배양 조건을 최적화
- 설명가능 인공지능으로 의약품의 품질을 예측하고 좌우하는 요인을 탐색
- 인공지능 기반 실험 설계로 새 의약품의 공정 개발 기간을 단축
에너지 · 제조
친환경에너지의 생산 공정을 설계하고, 공정의 이상을 조기에 진단하며, 스스로 운전하는 자율제조로 나아갑니다.
- 친환경에너지 생산/저장 전략을 인공지능으로 최적화하여 탄소 배출을 절감
- 측정하기 어려운 품질을 인공지능으로 추정하고 규격 이탈을 조기에 진단
- 인공지능으로 예측 · 진단 · 최적화를 스스로 진행하는 자율제조를 구현
배터리 · 소재
이차전지의 거동을 이해하고, 사용 중인 배터리의 상태를 진단하며, 차세대 소재의 탐색으로 나아갑니다.
- 전기화학 원리를 담은 인공지능으로 배터리의 열화 과정을 모사하고 수명을 예측
- 사용 중인 배터리의 상태를 실시간으로 진단하고 이상 상태를 조기에 감지
- 소재의 구조와 성능의 관계를 인공지능으로 찾아내고 탐색 소재 후보를 제안
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연구원 모집
화학공학, 소재, 컴퓨터공학 어느 전공이든, 물리 시스템을 이해하는 AI를 함께 만들어 갈 연구자를 찾습니다.