01
AI-Driven Materials Discovery
인공지능 활용 소재 탐색
고속 DFT 계산, 재료정보학, 머신러닝을 결합하여 이차전지와 에너지 변환용 신소재의 후보를 탐색하고 최적화합니다.
- Materials informatics
- High-throughput DFT
- Inverse design
Research
Questions first. Methods with purpose.
We connect first-principles calculations, multiscale simulation, materials informatics, and artificial intelligence to design and understand energy storage and conversion materials.
02
AI-Enabled Energy System Diagnostics
인공지능 활용 에너지 시스템 진단
데이터 기반 모델과 물리 기반 해석을 이용하여 배터리 및 에너지 변환 시스템의 상태, 성능, 열화와 이상 징후를 진단합니다.
- Diagnostics
- Prognostics
- Physics-informed AI
03
Mechanistic Analysis of Energy Materials & Systems
에너지 소재·시스템 메커니즘 해석
원자 수준의 산화환원 반응, 이온 전도, 계면 반응과 전기-화학-기계적 열화 메커니즘을 계산과학으로 규명합니다.
- Redox mechanism
- Interfaces
- Electro-chemo-mechanics
04
Multidimensional & Multiscale Analysis
다차원·멀티스케일 해석
전자·원자·미세구조·시스템의 서로 다른 길이 및 시간 척도를 연결하여 소재 거동과 구조적 열화를 통합적으로 해석합니다.
- First principles
- Finite elements
- Phase-field modeling