반도체, 에너지 저장 장치, 약물 개발 등 다양한 분야에서 원자와 분자의 상호작용을 정확하게 이해하고 예측하는 것은 극히 중요합니다.
특히 반도체 소재의 특성 및 성능을 개선하기 위해서는 원자나 분자의 복잡한 상호작용을 실시간으로 시뮬레이션하여 최적의 구조와 조건을 찾아내는 것이 필요합니다.
이를 위한 전통적인 물리 기반의 시뮬레이션 방법은 낮은 정확도로 인한 신뢰성 문제 또는 거대한 연산량을 필요로 하나, 기계 학습의 도입으로 더 빠르고 정확한 예측이 가능해지고 있습니다.
이런 상황에서 본 대회는 반도체 소재 시뮬레이션을 위한 최신 AI 알고리즘의 발전을 목표로 합니다.
반도체 소재 시뮬레이션을 위한 Machine Learning Force Field 알고리즘 개발.
이 대회에서 제공되는 데이터셋은 원자 구조에 대한 정보를 담고 있으며, (ext)xyz 포맷을 사용합니다.
참가자들은 이 데이터를 기반으로 모델을 학습시켜야 합니다.
평가 기준은 에너지와 힘에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)를 결합한 방식을 사용하며, 추가로 시뮬레이션의 정상 수행 여부에 대한 정성적 평가도 진행됩니다.
이를 위해 실제 시뮬레이션에서 사용되는 지표들이 도입될 예정입니다.
대학생/대학원생 (개인 또는 팀 단위, 팀 최대 3명)