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양자역학 시뮬레이션의 발달로 물질에 대한 분석 및 예측이 용이해졌습니다. 그러나 대상 물질의 시간 및 크기에 대한 규모나 자유도에 따라 시뮬레이션의 적용 한계로 대체 방안인 데이터기반 접근 방식 딥러닝 모델 활용이 증대되고 있습니다. 본 세미나에서는 분자 구조에 대한 수학적 표현자로 나타낼 때 만족해야하는 요구 사항들을 시작으로, 이들를 만족하는 예시 중 Equivalent GNN 기반 TorchMD-Net 모델을 소개합니다.

💁 세미나 안내 

• 날짜 : 2023년 02월 07일 화요일
• 시간 : 21:00 ~ 21:30
• 장소 : 온라인
• 접속링크 :  실시간 라이브

🧑‍🏫 세미나 내용

• 1차시: 분자 구조 표현자 설명, Equivalent GNN 이해, TorchMD-Net 예시 소개

🧑‍🚀 연사 소개

• 이노기
• 성균관대학교 신소재공학과

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✨ 주최/운영

• 주최 : AIFactory
• 운영 : AIFactory

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본 세미나는 AIFLD2023 프로그램 중 하나입니다. 아래 링크에서 전체 프로그램 참고하세요. >> https://aifactory.space/page/aifactory/forum/discussion/168