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연구실 소개
DGIST AI⁴M 연구실은 직관과 경험에 의존하는 전통적인 접근 방식을 넘어, 재료 공학에 데이터 과학과 인공지능(AI)을 통합하여 재료 개발의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 우리는 계산, 실험, 데이터가 하나의 유기적인 시스템으로 작동하는 통합 인프라를 구축하고 있습니다. 이론 계산부터 자율 실험 및 공정 최적화에 이르는 전체 주기 데이터 플랫폼을 통해 연구 효율성을 극대화합니다. 우리의 목표는 차세대 배터리 및 에너지 재료를 더 빠르고 정확하게 발견하고 최적화하는 것입니다.
연구실 키워드
하이 임팩트 태그
ACS Energy Lett.Adv. Energy Mater.Adv. Funct. Mater.EESChem. Eng. J.
연구 키워드
알럼나이가 간 회사
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연도별 논문 인용수
인용 수
누적 수
저널 & 학회 논문 출판 수
인용 50회 미만
인용 50회 이상
연구실 논문 목록
Generative Inverse Design for Microstructure Control in Li– and Mn–Rich Layered-Oxide Precursors
2026 Materials Horizons
Citation0
Generative Inverse Design for Microstructure Control in Li– and Mn–Rich Layered-Oxide Precursors
2026 Materials Horizons
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2026 Materials Horizons
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연구실 보유 특허
최근 3년간 연구실적 높은 연구실
