[성균관대학교] 에너지과학과 머신러닝 & 양자컴퓨터 분야 대학원생 모집

1.연구실 소개
1.1. 머신러닝(Machine Learning) 포텐셜/샘플링 기법 개발
본 연구실(성균관대학교 에너지과학과 명창우 교수 연구실)은 제1원리 (혹은 ab initio) 기반 양자화학/밀도범함수 (DFT) 시뮬레이션을 활용하여 에너지 재료(이차전지, 촉매, 태양전지, 반도체물질 등) 물성에 대한 이론적 통찰을 연구합니다. 제1원리 계산은 슈뢰딩거 방정식에 기반한 parameter-free 재료 계산을 목표로 하는 연구 분야이며 이를 통하여 실험이 없이도 물질의 물리적/화학적 성질을 이해하는 것을 목표로 하고 있습니다.

기존의 양자역학 시뮬레이션은 큰 시스템에 적용하기엔 매우 느리기 때문에 본 연구실은 이를 극복하고자 양자역학 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 인공지능 모델 (베이지안 머신러닝 포텐셜, 머신러닝 베이지안 기반 샘플링) 방법론을 개발하는데 주력하고 있습니다 (Adv. Energy Mater. 12 2202279 (2022); Adv. Energy Mater. 12 2201497 (2022); Phys. Rev. Lett. 128, 045301 (2022); Phys. Rev. B 103 214102 (2021)).

1.2. 양자컴퓨터 알고리즘
최근 각광받고 있는 양자컴퓨팅은 제1원리 계산의 차원의 저주(curse of dimensionality)를 극복할 수 있는 매우 중요한 컴퓨팅 방법으로 각광받고 있습니다. 기존의 고전 컴퓨터 알고리즘이 아닌 양자컴퓨터 기반의 재료계산 알고리즘 개발을 통해 제1원리 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 방법론을 개발하는 것을 목표로 합니다.

특별히 행렬곱상태 (Matrix product state) 방법론과 양자컴퓨팅 알고리즘을 결합하여 고전-양자 하이브리드 알고리즘의 양자이득을 탐구합니다 (AIP Advances 6, 095024 (2016)).

더 자세한 사항은 아래 링크를 참고하시길 바랍니다.
- 성균관대학교 에너지과학과 홍보영상 (https://youtu.be/4aUkezgVnQ0)
- 연구실 홈페이지 (https://www.myung.skku.edu/)

2. 합류 시 연구주제
- 머신러닝 포텐셜 개발 (i.e. 이차전지 범용 머신러닝 포텐셜 개발, 단백질 전용 범용 ab initio 포텐셜 개발). 머신러닝 기반 Generative Model 개발 (i.e. 복잡한 표면구조 및 반응경로 탐색)
- 차세대 행렬곱상태 고전-양자 하이브리드 양자컴퓨팅 알고리즘 개발을 통한 제1원리 계산의 양자이득 탐색.

3.모집대상
- 석박통합 2명 (제1원리 계산 기반 머신러닝 방법론 개발)
- 석박통합 2명 (양자컴퓨터 알고리즘의 양자이득 탐색)
- 2024년 3월 입학 예정

4.모집일정
- 2023년 9 ~ 10월경 모집공고 온라인 원서 접수(https://gradschool.skku.edu/grad/mojip/regul.htm)
- 관심있는 학생들은 명창우 교수(cwmyung@skku.edu)에게 간단하게 대학원 진학동기와 관심연구 분야에 대하여 알려주세요.
- 혹은 연구실 이호진 학생(manuphojin@skku.edu)에게 문의바랍니다.

5.학비 및 기타 지원
- 등록금 전액 지원 (720만원/학기)
- 등록금 제외 학생인건비 (120만원~)
- 연구 성과에 따른 월급상향 조정
- 국내외 학술대회 참가 장려 및 지원
- 미국, 유럽 등지 국외 유수의 연구그룹 파견 예정