제목 | [시장분석] AIㆍ빅데이터 분야_ AI 소재 설계 시스템 시장분석 |
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분류 | 성장동력산업 | 판매자 | 조현상 | 조회수 | 88 | |
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용량 | 2.31MB | 필요한 K-데이터 | 9도토리 |
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[시장분석] AIㆍ빅데이터 분야_ AI 소재 설계 시스템 시장분석.pdf | 2.31MB | - | - | - | 다운로드 |
데이터날짜 : | 2023-01-11 |
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출처 : | 국책연구원 |
페이지 수 : | 43 |
전략품목 정의 및 범위
▪ AI 소재 설계 시스템은 소재개발 목표에 따른 원하는 물성을 갖는 소재를 컴퓨터가 자동으로
설계하는 기술을 의미
전략품목 관련 동향
◎ 시장전망 및 제품 동향
Ÿ (시장전망) `21년 9,550만 달러였던 세계 AI 기반 재료 정보학 시장 규모는 `26년 3억 340만 달러로 증가할
것으로 전망됨
Ÿ (제품동향) 전 세계적으로 소재 빅데이터 구축 및 AI 활용에 관한 국가 주도의 정책 수립 및 연구개발 투자가
활발하게 이루어지고 있으며 국내는 정부 주도 및 대학/연구소를 중심으로 다양한 소재개발 영역에 대해서
소재 데이터베이스가 구축되고 있고 민간에서는 주요 소재 관련 기업들이 직접 AI 기술을 적용하여 소재
연구개발을 수행하는 시도가 이루어짐
◎ 기술개발 및 플레이어 동향
Ÿ (기술동향) 최신 AI 기술의 도입을 통한 소재 설계 성능 개선이 필요하며, 소재 설계 기술의 다양한 소재
분야로의 적용 범위 확장하고 있지만 현실 활용에 불완전성 보완이 필요 Ÿ (플레이어) 미쯔비시케미컬(일), 도요타(일), 스미모토화학(일), LANXESS(독), IBM(미), Citrine informatics(미),
삼성디스플레이(한), LG화학(한), 삼성전자(한), 한화솔루션(한) Ÿ (중소기업) 엔트리움, 코스모신소재, 버추얼랩 등
◎ 핵심기술
Ÿ 소재 빅데이터 공유 플랫폼 기술
Ÿ 소재 물성 가상 평가 및 예측 기술
Ÿ 신규 소재 설계ㆍ역설계 기술
Ÿ 소재구조-물성 관계 해석 기술 (Explainable AI) Ÿ 고속대량스크리닝(High-Throughput Virtual Screening) 플랫폼 기술
중소기업 기술개발 전략
➜ 특정 종류의 소재 설계 문제에 특화된 후보 소재구조 데이터베이스 구축
➜ 특정 종류의 소재 설계 문제에 특화된 AI 기반 소재 설계 기술 개발
➜ 다양한 종류의 소재 설계 문제에 대해서 범용적으로 적용 가능한 고효율 High-Throughput Virtual
Screening 플랫폼 기술 개발
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