차세대 배터리, 초고성능 복합소재 설계 등 정확한 물성 예측과 반응 메커니즘 해석은 이제 산업 경쟁력과 직결됩니다. 하지만 기존 Forcefield로는 복잡한 분자동역학 예측이나 화학 반응을 다루기엔 한계가 있습니다.
머신러닝을 기반으로 한 MACE Forcefield는 원자 간 배치와 그에 따른 상호작용을 학습하여, 새로운 구조나 화합물도 정밀하게 모사합니다. 이를 통해 더 빠르고 유연하게 시뮬레이션 환경을 구축할 수 있습니다.
머신러닝 기반 Forcefield MACE로 시뮬레이션을 더 빠르고, 더 정확하게
기존 시뮬레이션 도구의 한계
예측 정확도 부족
분자동역학은 화학 반응이 포함된 시스템을 다루기 어려움
안정성 문제
복합계·비정형 구조 모델링 시 계산 시간 및 안정성 문제
고비용
양자역학 기반 시뮬레이션은 정밀하나 계산량이 많고 느림
반복적인 파라미터 설정
새로운 조성·구조마다 매번 포스필드 재설정 필요
지금 필요한 건 양자 수준의 정밀도와 고전역학 수준의 계산 효율을 동시에 만족시키는 새로운 접근법입니다. MACE는 머신러닝 알고리즘을 활용해 기존 Forcefield로는 구현이 어려웠던 복잡한 분자동역학을 정밀하게 예측합니다.
이번 백서는 다음과 같은 내용을 심도 깊게 다루고 있습니다.
- MACE의 구조와 작동 원리
- 기존 Forcefield 대비 정확도와 안정성 비교
- 적용 가능한 소재군과 실험 사례
- MACE-OFF23, MACE-MP0 등 다양한 모델 특성
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