Machine learning for renewable energy materials
2019 · Journal of Materials Chemistry A
저자
Geun Ho Gu, Juhwan Noh, I. P. Kim, 정유성 (Yousung Jung)
연구주제
Machine Learning in Materials Science · Advanced Chemical Physics Studies · Electrocatalysts for Energy Conversion
NTIS 과학기술표준분류
가장 가까운 분류(농림수산식품 > 원예특용작물과학 > 원예특용작물 이용/품질/수확 후 관리)가 화학·화공 범위 밖이다. 배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류.
AI 연구 키워드·방법
신소재 탐색 renewable energy material
키워드 (OpenAlex)
machine learning renewable energy materials materials discovery material innovation climate change mitigation sustainable energy
초록
Achieving the 2016 Paris agreement goal of limiting global warming below 2 °C and securing a sustainable energy future require materials innovations in renewable energy technologies. Machine learning has demonstrated many successes to accelerate the discovery renewable energy materials.
이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)
NTIS 성과DB(2020–24)에서 DOI 매칭 없음
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교수 1
연구주제 1
Machine Learning in Materials Science