Samsung AI Challenge for Scientific Discovery

SAMSUNG | SMILES | Properties | MAE

  • Prize : 총 1,400만원
  • 812명
  • D-3
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Main Event Schedule

[배경]

  • 최근 머신러닝(ML)을 이용하여 화학 분자구조로부터 물성을 예측하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 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 미친다. 이러한 예측 모델을 통하여 반도체, 디스플레이 분야 신소재 개발 및 신약 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 할 수 있다.
  • 새로운 소재를 설계한 후 목표로 하는 물성 확인을 위해서는 실험실에서 합성부터 물성 분석까지 많은 시간이 소요되고 있다. 따라서 Machine Learning을 이용하여 물성 예측을 정확하게 할 수 있다면 연구개발의 시간과 Cost를 크게 줄일 수 있다. 이렇듯 신규소재 발굴 및 물성 예측 위한 AI 알고리즘 연구가 중요하고, 소재 연구에서 실질적 도움이 될 수 있는 분야이다.


[목적]

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


[주최/운영]

  • 주최 : 삼성전자 종합기술원
  • 운영 : 데이콘


[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

[배경]

  • 최근 머신러닝(ML)을 이용하여 화학 분자구조로부터 물성을 예측하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 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 미친다. 이러한 예측 모델을 통하여 반도체, 디스플레이 분야 신소재 개발 및 신약 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 할 수 있다.
  • 새로운 소재를 설계한 후 목표로 하는 물성 확인을 위해서는 실험실에서 합성부터 물성 분석까지 많은 시간이 소요되고 있다. 따라서 Machine Learning을 이용하여 물성 예측을 정확하게 할 수 있다면 연구개발의 시간과 Cost를 크게 줄일 수 있다. 이렇듯 신규소재 발굴 및 물성 예측 위한 AI 알고리즘 연구가 중요하고, 소재 연구에서 실질적 도움이 될 수 있는 분야이다.


[목적]

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


[주최/운영]

  • 주최 : 삼성전자 종합기술원
  • 운영 : 데이콘


[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