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배터리 소재
26-02-24 14:44
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조회수 : 9
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배터리 소재 개발에서 LLM(Long-Term Modeling)의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 실험적 검증과 모델 개선 간의 폐쇄 루프 피드백 메커니즘을 구축하는 것이 필수적입니다. LLM을 통해 생성된 소재 설계 제안은 실험실 실험을 통해 검증되어야 하며, 그 결과 얻은 데이터를 활용하여 모델 정확도를 반복적으로 개선해야 합니다. 더욱 야심찬 목표는 이론적 지식과 로봇 자동화를 결합하여 소재 제안 생성 및 선별부터 합성, 특성 분석, 성능 테스트에 이르기까지 연구의 전 과정을 수행하는 LLM 중심의 자율 시스템을 개발하는 것입니다. 이러한 비전을 실현하기 위해서는 학계와 산업계 간의 긴밀한 협력이 필요합니다. 기업은 컴퓨팅 능력과 인프라를 제공하고, 학계 연구진은 효율적이고 지능적인 발견 루프를 구축하기 위한 이론적 모델과 실험적 통찰력을 제공해야 합니다.