신소재개발1 [연구 고도화] 계산 화학의 한계를 극복하는 머신러닝(ML) 기반 신소재 물성 예측 파이썬 워크플로우 지난 시리즈들을 통해 다중 물리 시뮬레이션의 병렬 처리 최적화부터, 파이썬(Python)과 ASE를 활용한 입력 파일 자동 생성, 그리고 결과 데이터의 시각화까지 시뮬레이션 연구의 효율을 극대화하는 전체 파이프라인을 구축해 보았습니다. 하지만 밀도범함수이론(DFT)이나 유한요소해석(FEA)과 같은 제일원리 기반의 시뮬레이션은 그 정확성에도 불구하고 여전히 막대한 컴퓨팅 자원과 연산 시간을 요구한다는 근본적인 한계를 지닙니다. 특히 수백만 개의 금속유기골격체(MOFs) 결정 구조 데이터베이스에서 최적의 후보군을 선별해 내거나, 복잡한 전계효과트랜지스터(GFET)의 민감도를 최적화하는 연구에서는 모든 경우의 수를 직접 계산하는 것이 물리적으로 불가능합니다. 이번 글에서는 이러한 물리적 연산의 병목 현상을 타.. 2026. 4. 21. 이전 1 다음