발표자:
마츠자와 노부유키 N. 박사
파나소닉 주식회사 산업솔루션사업본부 엔지니어링 부문

초록:
반도체 기술의 발전에 따른 CPU 성능 향상은 물론, 최근 클라우드 컴퓨팅 환경의 확산은 합리적인 시간 내에 계산 가능한 후보 분자의 수를 급격히 증가시킴으로써, 계산 화학을 기반으로 한 재료 설계에 막대한 영향을 미치고 있다. 또한, 재료 정보학(MI) 분야의 급속한 발전은 재료 특성 예측 속도를 가속화하고 있으며, 기존 계산 방법으로는 수시간 또는 수일이 소요되던 예측을 이제 MI를 통해 밀리초 단위로 수행할 수 있게 되었다. 이러한 발전 덕분에 원하는 특성을 나타낼 가능성이 있는 수백만 개의 물질을 대규모로 선별하는 것이 가능해졌다. 최근 AI 관련 기술의 발전 성과는 역재료 설계를 실현하기 위한 다양한 제안의 형태로 재료 개발 분야에 더욱 적극적으로 도입되고 있다. 본 발표에서는 전자 산업 분야의 재료 설계에 이러한 발전 성과를 도입하기 위한 우리의 시도 결과를, 헤테로아센과 같은 유기 전하 수송 재료 설계 사례를 중심으로 제시할 것이다. 클라우드 컴퓨팅 환경을 활용하여 수행한 25만 건의 해당 물질 스크리닝 결과를, 딥 강화 학습과 같은 다양한 역재료 설계 방법에 대한 벤치마크 연구 결과와 함께 논의할 것입니다.