국내외 과학기술 정책에 대한 간략한 정보
단신동향
해외단신
데이터 구동형 소재개발의 현황 및 향후 전망 원문보기 1
- 국가 일본
- 생성기관 미즈호 리서치&테크놀로지스
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2021-11-15
- 등록일 2021-12-10
- 권호 204
○ 미즈호 리서치&테크놀로지스는 AI를 이용한 소재개발 관련 세계 각국의 연구개발 프로젝트, 분석도구, 주목기술과 같은 관점에서 현황을 점검하고 향후 전망에 대해 고찰한 보고서 공표
- 본고에서는 데이터베이스나 AI를 활용한 소재탐색 등 제조 전단계에서 이루어지는 소재 인포매틱스(MI), 제조 조건의 최적화 등 제조 프로세스에서 이루어지는 AI 관련 기술인 프로세스 인 퍼포먼스(PI), 측정이나 분석에 관한 AI 관련 기술인 계측 인포매틱스 등을 구분하지 않고 모두 데이터 구동형 소재개발이라 총칭
- 주목되는 기술동향: 그래프합성곱신경망(Graph Convolutional Neural Networks)이라 불리는 기계학습 모델이 MI 방법의 개발에 끼친 영향, 최근에는 Microsoft Preferred Networks가 소재 및 신약개발 분야에서 연구개발을 추진하는 등 학계 및 소재 관련 기업에 한정되었던 소재개발에 국내외 IT 기업 참여 증가
- 과제: 데이터가 적은 소재의 경우 AI를 활용하기 어려우며, 데이터베이스나 컴퓨터환경 정비를 위한 설비투자 및 인재확보 필요 등
- 본고에서는 데이터베이스나 AI를 활용한 소재탐색 등 제조 전단계에서 이루어지는 소재 인포매틱스(MI), 제조 조건의 최적화 등 제조 프로세스에서 이루어지는 AI 관련 기술인 프로세스 인 퍼포먼스(PI), 측정이나 분석에 관한 AI 관련 기술인 계측 인포매틱스 등을 구분하지 않고 모두 데이터 구동형 소재개발이라 총칭
- 주목되는 기술동향: 그래프합성곱신경망(Graph Convolutional Neural Networks)이라 불리는 기계학습 모델이 MI 방법의 개발에 끼친 영향, 최근에는 Microsoft Preferred Networks가 소재 및 신약개발 분야에서 연구개발을 추진하는 등 학계 및 소재 관련 기업에 한정되었던 소재개발에 국내외 IT 기업 참여 증가
- 과제: 데이터가 적은 소재의 경우 AI를 활용하기 어려우며, 데이터베이스나 컴퓨터환경 정비를 위한 설비투자 및 인재확보 필요 등
