연구주제

인공지능 기반 화학문제 해결

인공지능 기법을 사용하여 다양한 화학 문제를 해결합니다. 이를 위해서는 인공지능 모델을 화학 문제에 맞게 변형하고 화학 데이터를 정형화 하는 작업들이 포함됩니다. 지금 진행중인 프로젝트는 신약 후보물질의 분자구조 생성 및 플라스틱 소재 물성 예측이 있습니다.

화합물 빅데이터 분석

인공지능 학습을 위해서는 많은 양의 데이터가 필요로 합니다. 이를 위해서 실험데이터를 가공하기도 하지만 많은 분야에서 시뮬레이션 데이터를 가공하여 사용하고 있습니다. 연구실에서는 낮은 수준의 시뮬레이션 데이터베이스의 정확도를 향상시키고 기존 출판된 데이터베이스의 오류를 보고하는 연구를 진행중에 있습니다. 또한 공개 화합물 데이터베이스에서 광활성 물질을 스크리닝 하는 연구도 진행하고 있습니다.

양자화학 시뮬레이션 가속

인공지능 시대에도 양자화학 계산은 여전히 필요합니다. 실험에 비해 압도적으로 저렴한 비용으로 인해 많은 데이터를 축적하기 위해서는 여전히 양자화학 계산은 필요합니다. 현대의 많은 연산 유닛들은 과거와는 많이 달라졌습니다. 따라서 양자화학 알고리즘에서도 이런 컴퓨팅의 변화에 맞추어 개선되어져야 합니다. 이러한 연구는 실공간 DFT의 GPU최적화 및 고병렬 고유값분해 라이브러리 개발을 포함합니다.