Samsung AI Challenge for Scientific Discovery

알고리즘 | NLP | 회귀 | 물성 | MAE

  • moneyIcon Prize : 총 1,400만원
  • 973명 마감

1. 배경

안녕하세요 여러분! 🙌 Samsung AI Challenge for Scientific Discovery에 오신 것을 환영합니다.


최근 머신러닝(ML)을 이용하여 화학 분자구조로부터 물성을 예측하는 연구가 활발히 이루어지고 있습니다.

화학 구조는 각 분자를 구성하는 원자들과 그 원자들과의 연결을 형성하는 결합의 종류에 따라서 방대한 영역의 정보를 담아낼 수 있으며,

이 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 AI 모델링 기법이 예측 성능에 큰 영향을 미칩니다.

이러한 예측 모델을 통하여 반도체, 디스플레이 분야 신소재 개발 및 신약 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 할 수 있습니다.


새로운 소재를 설계한 후 목표로 하는 물성 확인을 위해서는 실험실에서 합성부터 물성 분석까지 많은 시간이 소요되고 있습니다.

따라서 Machine Learning을 이용하여 물성 예측을 정확하게 할 수 있다면 연구개발의 시간과 Cost를 크게 줄일 수 있습니다.


이렇듯 신규 소재 발굴 및 물성 예측 위한 AI 알고리즘 연구가 중요하고, 소재 연구에서 실질적 도움이 될 수 있는 분야입니다.


2. 목적

분자의 3차원 구조 정보를 이용하여 S1-T1 사이의 에너지 갭을 추정할 수 있는 Machine Learning 알고리즘 개발


3. 주최 / 주관

  • 주최 : 삼성전자 종합기술원
  • 주관 : 데이콘


4. 참가 대상

  • 팀 구성원 모두 국내외 재학중인 대한민국 국적의 대학(원)생
  • 수상은 아래 조건을 충족해야 함

 1. 학적 상태가 재학, 휴학 상태 또는 2021년 8월 졸업예정인 자

 2. 산업체, 연구소 等에 재직 중인 사람은 수상 불가 (학술 연수중인 사람, 산업정부출연연구소 소속 학생연구원 포함)

 3. 최종 수상후보 팀은 재학증명서 또는 대체인증서류 제출

Main Event Schedule

  1. 07.21

    Start Date

  2. 09.20

    Team Merger Deadline

  3. 08.21

    Close

1. 배경

안녕하세요 여러분! 🙌 Samsung AI Challenge for Scientific Discovery에 오신 것을 환영합니다.


최근 머신러닝(ML)을 이용하여 화학 분자구조로부터 물성을 예측하는 연구가 활발히 이루어지고 있습니다.

화학 구조는 각 분자를 구성하는 원자들과 그 원자들과의 연결을 형성하는 결합의 종류에 따라서 방대한 영역의 정보를 담아낼 수 있으며,

이 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 AI 모델링 기법이 예측 성능에 큰 영향을 미칩니다.

이러한 예측 모델을 통하여 반도체, 디스플레이 분야 신소재 개발 및 신약 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 할 수 있습니다.


새로운 소재를 설계한 후 목표로 하는 물성 확인을 위해서는 실험실에서 합성부터 물성 분석까지 많은 시간이 소요되고 있습니다.

따라서 Machine Learning을 이용하여 물성 예측을 정확하게 할 수 있다면 연구개발의 시간과 Cost를 크게 줄일 수 있습니다.


이렇듯 신규 소재 발굴 및 물성 예측 위한 AI 알고리즘 연구가 중요하고, 소재 연구에서 실질적 도움이 될 수 있는 분야입니다.


2. 목적

분자의 3차원 구조 정보를 이용하여 S1-T1 사이의 에너지 갭을 추정할 수 있는 Machine Learning 알고리즘 개발


3. 주최 / 주관

  • 주최 : 삼성전자 종합기술원
  • 주관 : 데이콘


4. 참가 대상

  • 팀 구성원 모두 국내외 재학중인 대한민국 국적의 대학(원)생
  • 수상은 아래 조건을 충족해야 함

 1. 학적 상태가 재학, 휴학 상태 또는 2021년 8월 졸업예정인 자

 2. 산업체, 연구소 等에 재직 중인 사람은 수상 불가 (학술 연수중인 사람, 산업정부출연연구소 소속 학생연구원 포함)

 3. 최종 수상후보 팀은 재학증명서 또는 대체인증서류 제출

Main Event Schedule

  1. 07.21

    Start Date
  2. 09.20

    Team Merger Deadline
  3. 08.21

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