이차전지 전극 소재 개발에 사용되는 머신러닝을 이용한 베이지안 최적화 기법
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 한양대(서울) 유기나노공
- 활동 유형
- 세부능력 및 특기사항
- 교과 과목
- 화학Ⅱ, 과학과제연구, 고급화학
- 탐구 키워드
- 배터리
2024-05-20
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내용 요약
이차전지의 효율 증대를 위한 방법 탐색 과정에서 머신러닝 기법 중 하나인 베이지안 최적화 기법의 적용 가능성을 탐구하게 됨
하이퍼 파라미터 최적화에 주로 사용되는 그리드 서치와 달리, 베이지안 최적화는 최소의 시도로 최적의 해결책을 찾는데 효율적임. 이 방법은 목적함수를 확률적으로 추정하여 최적의 지점을 제안함
베이지안 최적화를 이용하여 LiMnO 삼원계 화합물의 조성을 최적화하는 사례 연구를 수행함. 몇 번의 시도로 최대 Band gap을 갖는 조성을 발견, 이차전지 전극 소재 개발의 효율성을 입증함
베이지안 최적화 외에도 선형계획법, 경사 하강법, 확률적 경사하강법 등 다른 최적화 기법들을 소개하고, 이들 간의 비교를 통해 각기 다른 상황에서 최적의 기법 선택의 중요성을 강조함
탐구 보고서 전문
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