배터리 소재 AI 개발시 데이터 부족 해결 전략
전이학습, 계산과학 시뮬레이션, 베이지안 최적화 및 데이터 증강 기법 중심 가이드
01
공개 DB & 사전학습 모델 활용 (Transfer Learning)
수십만 개의 범용 물질 데이터를 사전 학습한 모델을 기반으로 소량의 보유 데이터를 Fine-tuning합니다.
- 공개 결정구조 DB: Materials Project, OQMD, AFLOW, NOMAD, ICSD 등 활용
- Pre-trained 소재 모델: M3GNet, CHGNet, MatterSim, ALIGNN 등 범용 GNN/MLIP 백본 활용
- 전용 Fine-tuning: 백본 레이어를 고정한 채 보유한 특수 데이터(상전이, 계면 저항 등)로 소량 학습
02
계산 과학(DFT/MD) 기반 합성 데이터 생성
밀도범함수이론(DFT) 및 분자동역학(MD) 시뮬레이션으로 물리적 데이터셋을 대량 확장합니다.
- High-Throughput DFT: PyMatgen, ASE 파이프라인으로 결정 구조 생성 및 에너지/전압 자동 계산
- Physics-Informed Neural Networks (PINN): 손실 함수에 열역학 법칙 및 Fick 확산 방정식 반영
- 해공간 수축: 물리 법칙 제약 조건을 추가하여 적은 데이터로도 높은 일반화 성능 확보
03
능동 학습 (Active Learning) & 베이지안 최적화
모델이 가장 불확실해하는 영역의 데이터만 핀포인트로 추가 수집하여 데이터 효율성을 극대화합니다.
- Acquisition Function 활용: UCB, EI 알고리즘을 사용해 예측 성능과 불확실성(Uncertainty)을 동시 고려
- Closed-loop 수집: 불확실성이 높은 후보만 선별하여 DFT 계산 또는 고속 실측 진행 후 DB 재학습
04
데이터 증강 & 소량 데이터 특화 머신러닝
원자 구조 변형 및 소량 데이터에 강건한 전통적 알고리즘을 결합합니다.
- 구조/조성 증강: 원자 위치 미세 변형(Gaussian Perturbation) 및 가상 미량 도핑 데이터 생성
- 소액 데이터 전용 모델: GPR(Gaussian Process Regression), Random Forest, XGBoost + Matminer/Magpie 핑거프린트
05
LLM 기반 학술 문헌 마이닝 (Materials NLP)
논문 및 특허의 본문/표 데이터에서 실측 물성을 자동 추출하여 정형화 데이터셋을 구축합니다.
- 자동 마이닝 파이프라인: ChemDataExtractor, LLaMP, MatBERT 등을 활용한 특성 데이터 자동 파싱
실무 추천 단계별 로드맵
STEP 1. Baseline 구축
Materials Project + Matminer 핑거프린트로 GPR/Random Forest 기본 모델 구축
STEP 2. Pre-trained Fine-tuning
CHGNet/M3GNet 모델을 가져와 보유한 소량 데이터로 미세조정 학습
STEP 3. Active Learning Loop
불확실성 탐색 기법으로 핀포인트 DFT 시뮬레이션/실험을 병행하며 데이터 효율 확충
댓글 없음:
댓글 쓰기