인공신경망과 양자역학을 이용한 물질 이론연구

From Course@DGIST
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인공신경망과 양자역학을 이용한 물질 이론연구
제안자
자문교원 강준구
연도 2017
타입 A형 과제
코스 프란시스 크릭
매칭여부
참여학생수
소개동영상

제안 배경

과제 목표

현대 계산 응집/재료 물리는 기본 원리, 즉, 양자역학 방정식으로부터 물질의 성질을 수학적으로 연역하는 제일원리 연구가 그 주를 이루고 있다. 이와 대조되는 개념인 “경험을 통한 학습”에 기반한 머신 러닝은 현대 사회의 다양한 분야에 널리 적용되고 있는 메가 트렌드 이다. 그렇다면 머신 러닝 개념을 계산 응집/재료물리 연구에 적용하여 기존 방법론으로 풀 수 없는 중요한 문제를 해결할 수 있을까? 본 연구에서는 인공신경망을 이용해 다양한물리적 환경에서의 원자간 상호작용을 기술하는 원자간 포텐셜을 개발하고자 한다.

과제 내용

  • 컴퓨터와 양자역학을 이용하여 물질을 bottom-up으로 연구하는 방법(density functional theory)에 대해 배운다.
  • 양자역학을 접목한 분자동역학 시뮬레이션을 통해 물질을 연구한다.
  • 인공신경망을 이용한 학습과정을 통해 원자간 포텐셜을 만들고 에너지/나노 물질연구에 적용한다.

참고자료

희망학생