AI 기반 신소재 물성 예측
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 한양대(서울) 에너지공
- 활동 유형
- 진로활동
- 교과 과목
- 프로그래밍, 화학Ⅱ, 물리학Ⅰ
- 탐구 키워드
- 신소재, 인공지능 (머신러닝, NLP 등)
2026-04-09
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내용 요약
신소재 개발 과정에서 소요되는 시간과 비용 문제를 해결할 방법에 대한 의문에서 탐구를 시작함
Materials Project와 Kaggle의 실제 소재 데이터를 활용해 밴드갭 등 물성 예측을 위한 머신러닝 모델을 구축함
밀도, 전기음성도 차이 등의 변수와 밴드갭 간의 상관관계를 분석하여 과학적 의미를 해석함
비교 결과, 단순한 AI 모델임에도 불구하고 R² = 0.91의 높은 예측력을 보이며 AI의 활용 가능성을 확인함
동시에 데이터 의존성, 극한 조건 예측 한계, 실제 합성 가능성 검증의 필요성 등 AI 물성 예측의 한계도 인식함
인공지능과 신소재공학의 융합이 미래 소재 설계 방식에 중요한 역할을 할 수 있음을 도출함
탐구 보고서 전문
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