MI입문

MI(Materials Informatics) 입문자를 위한 학습 로드맵

Materials Informatics(MI)는 인공지능과 데이터 과학을 활용하여 신소재를 빠르고 효율적으로 개발하는 차세대 기술입니다. 아래 로드맵은 초보자가 MI를 체계적으로 학습할 수 있도록 단계별 가이드를 제공합니다.

1️⃣ 기초 지식 다지기 (입문 단계)

• 재료과학 기초: 결정 구조, 물리·화학적 특성, 합금·세라믹·폴리머 이해
• 데이터 과학 기초: Python, 데이터 전처리, 통계, 시각화
• 기초 머신러닝: 지도·비지도 학습, 회귀·분류, 모델 평가
• 추천 자료:
  • 책: '재료과학 입문', 'Python for Data Analysis'
  • 강의: Coursera - Materials Science 101, DataCamp - Python for Data Science

2️⃣ MI 개론 학습 (기본 이해)

• MI 정의, 탄생 배경, 활용 분야
• 재료 데이터베이스: Materials Project, AFLOW, OQMD, NOMAD
• Descriptor(재료 특성 변수) 이해
• 추천 자료: 'Materials Informatics'(Olexandr Isayev), MIT OpenCourseWare 강의

3️⃣ 실습 기반 학습 (초급 → 중급)

• 데이터셋 다루기: CSV, API 활용
• 머신러닝 적용: 밴드갭 예측 모델 만들기
• 특성 엔지니어링(matminer 라이브러리 활용)
• 딥러닝 기초(Keras, TensorFlow)

4️⃣ 고급 학습 (응용 및 최적화)

• DFT 계산 데이터 활용
• Graph Neural Networks 기반 소재 예측
• Bayesian Optimization을 통한 자동화 탐색
• Generative AI로 신규 화합물 제안

5️⃣ 프로젝트 수행 (실무 적용)

• 배터리 전극 소재 전압 예측
• 친환경 촉매 후보 물질 AI 탐색
• Open-source MI 플랫폼(NOMAD AI Toolkit 등) 활용 프로젝트
• GitHub에 포트폴리오 구축

참고 커뮤니티 & 리소스

• Kaggle MI 대회
• Materials Genome Initiative(MGI)
• Slack/Discord - Materials Informatics Global 커뮤니티

#MaterialsInformatics #신소재개발 #데이터과학 #머신러닝 #재료정보학 #배터리소재 #AI신소재 #재료데이터베이스 #딥러닝응용 #신소재혁신