나노기술 및 정책 정보

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● 김지한 교수(한국과학기술원) 연구팀은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 금속-유기 골격체(MOFs)의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(ChatMOF)을 개발

● 연구팀이 개발한 챗MOF는 계산 및 머신러닝 도구에 대한 초보자들과의 격차를 상당히 줄일 수 있도록 재료 분야에서 전통적인 머신러닝 모델과 LLM을 결합

● 해당 시스템은 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 성공률을, 더 복잡한 구조 생성 작업에서 87.5%의 정확도를 달성

● 연구팀이 개발한 기술은 모델 용량과 온라인 플랫폼에서의 데이터 공유에 대한 체계적인 개선을 통해 챗MOF의 성능을 최적화할 수 있어, 향후 MOF 연구 분야에서 응용될 것으로 전망

Nature Communications (2024.06.03.), ChatMOF: an artificial intelligence system for predicting and generating metal-organic frameworks using large language models