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딥러닝(Deep Learning), 고분자 시뮬레이션 속도 높인다

김재업 물리학과 교수팀, 4배 빨라진 고분자 시뮬레이션 기술 개발

통계물리에 AI 더해 속도, 정확도↑… Macromolecules 8월 9일자 출판

고분자계의 통계물리학적 특성을 정밀하게 계산할 수 있는 '랑주뱅 장이론 시뮬레이션'에 AI기술을 적용한 연구를 진행한 김재업 교수와 용대성 연구원. | 사진: 김경채

옷감이나 플라스틱 등 우리 일상에는 ‘고분자(polymer)’로 만든 재료가 많다. 특히 현대의 나노기술은 고분자의 자기조립 성질을 이용하는 경우가 흔하다. 어떤 고분자를 재료로 쓸지 결정하는 목적으로 시뮬레이션을 활용하는데, 연결된 사슬구조를 가진 고분자의 특성상 복잡한 함수를 써서 오랜 시간 계산해야... 더보기