리서치 하이라이트

분자 및 재료 과학 분야에서의 머신 러닝 활용

Nature 559, 7715

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화학물질과 재료의 구조 및 특성에 대한 정보 수집 및 큐레이팅은 매우 오랜 역사를 가지고 있다. 예를 들어, 결정 구조에 대한 케임브리지 구조 데이터베이스(Cambridge Structural Database for crystal structure)는 1965년에 만들어졌으며, 현재 백만개의 구조 정보를 포함하고 있다. 데이터 베이스에 대한 검색 서비스는 화학자 또는 재료 과학자들이 반드시 검색해야 할 데이터베이스가 되는데 큰 역할을 하였지만, 병렬로 개발하고 있는 머신-러닝 기술은 컴퓨터 사이언스 분야가 화학 및 재료 과학 분야에서의 기술 발전 및 새로운 재료 개발을 잠재적으로 가속화시킬 수 있다는 것을 보여주고 있으며, 사람의 개입을 최소화하면서 데이터로부터 새로운 재료를 개발 할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 이번 주 네이처의 리뷰란에서는 화학 및 재료 과학 분야에서의 머신 러닝 기술에 대해서 정리하고 있으며, 화학 및 재료 분야에서의 문제와 머신-러닝 기술을 매칭시킬 수 있는 최적화 방법에 대해서 제시하고, 화학 및 재료 과학 분야에서의 기술 발전을 앞당기는데 대한 머신 러닝 분야에서의 기회에 대해서 제시하고 있다.

Review p.547
doi | 10.1038/s41586-018-0337-2 | 전문   | PDF

2018년7월26일 자의 네이처 하이라이트