[배경]
최근 머신러닝(ML)을 이용하여 분자 구조로부터 물성을 예측하는 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 분자 구조는 각 분자를 구성하는 원자들과 그 원자들의 연결을 형성하는 결합의 종류에 따라서 방대한 영역의 정보를 담아낼 수 있습니다.
분자들은 에너지를 받음에 따라 바닥 상태(ground state)에서 다양한 형태의 들뜬 상태(excited state)로 전이될 수 있으며, 들뜬 상태의 분자 구조 및 물성은 바닥 상태의 구조 및 물성과는 크게 차이가 발생합니다. 이러한 들뜬 상태의 분자 구조 및 물성은 분자의 흡광 스펙트럼(absorption spectrum) 및 발광 스펙트럼(emission spectrum)과 전자 이동도(electron mobility) 등 유기 반도체의 소자 성능과 크게 관련이 있는 것으로 알려져 있습니다.
따라서 머신러닝을 이용하여 들뜬 상태 분자의 물성 예측을 정확하게 할 수 있다면, 유기 반도체의 성능을 향상시킬 수 있는 유기전자재료의 연구 개발 시간과 비용을 크게 줄일 수 있어, 소재 연구에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.
[주제]
주제1. 유기분자 구조로부터 Reorganization Energy를 예측하는 AI 알고리즘 개발
[설명]
유기 분자의 바닥상태(ground state)의 구조와 들뜬상태(excited state)의 구조로부터 reorganization energy(λg, λex)를 예측
(λg = E*g – Eg , λex = E*ex – Eex
Eg: Ground state energy in the ground state geometry
E*g: Ground state energy in the excited state geometry
Eex: Excited state energy in the excited state geometry
E*ex: Excited state energy in the ground state geometry)
[참가자격]
대학생/대학원생 (개인 또는 팀 단위, 팀 최대 3명)
- 팀 구성원 모두 국내외 재학중인 대한민국 국적의 대학(원)생
- 수상은 아래 조건을 충족해야 함
- 학적 상태가 재학, 휴학 상태 또는 2022년 8월 졸업예정인 자
- 산업체, 연구소 등에 재직 중인 사람은 수상 불가 (학술 연수중인 사람, 산업정부출연연구소 소속 학생연구원 포함)
- 최종 수상후보 팀은 재학증명서 또는 대체인증서류 제출 필수
[주최 / 운영]
상금 :
총 2,100만원
