Synthesizability of materials stoichiometry using semi-supervised learning

저자

Jidon Jang, Juhwan Noh, Lan Zhou, Geun Ho Gu, John M. Gregoire, 정유성 (Yousung Jung)

연구주제

Machine Learning in Materials Science · Crystal Structures and Properties · Computational Drug Discovery Methods

NTIS 과학기술표준분류

가장 가까운 분류(전기/전자 > 디스플레이 > 디스플레이 소재/부품)가 화학·화공 범위 밖이다. 배정 근거: 논문을 지원한 과제의 분류.

AI 연구 키워드·방법

materials stoichiometry 합성 가능성 예측

양성-비표지 학습(PU 학습) semi supervised learning

키워드 (OpenAlex)

positive-unlabeled learning semi-supervised learning data-driven materials design

초록

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도	과제	부처	사업	수행기관	NTIS 분류(1순위)
2024	계층적 모듈 기반 무인 자율 실험실	과학기술정보통신부	STEAM연구	서울대학	범위 밖
2024	디스플레이용 High T1(≥2.9eV, Blue)호스트의 AI기반 개발	산업통상자원부	소재부품기술개발	엘티소재(주)	범위 밖
2024	인공지능대학원지원(서울대학교)	과학기술정보통신부	정보통신방송혁신인재양성(R&D)	서울대학	–