[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]

• SMILES 분자식을 통해 S1-T1 사이의 에너지 갭을 추정할 수 있는 Machine Learning 알고리즘 개발

 

[주최/주관]

• 주최 : 삼성전자
• 주관 : 데이콘

 

[참가대상]

• 대학생, 대학원생(2021년 8월 졸업생 포함)

※ 최종 수상후보 팀은 재학증명서 또는 대체인증서류 제출

 

총 상금 1,400만원

최우수상(1팀) - 1,000만원

우수상(2팀) - 각 200만원

 

※ 수상자는 삼성 인재 Pool에 등록되어 향후 입사지원時 수상내역이 참고 자료로 활용됩니다.

※ 시상금은 대표 1인에게 지급되고, 시상금 및 세금(삼성 부담) 은 대표 1인에게 소득금액으로 부과됨