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[논문 리뷰] KAN: Kolmogorov–Arnold Networks
Vision Model
KAN(Kolmogorov–Arnold Networks) 논문을 통해 MLP의 한계를 극복하는 방법을 소개합니다. KAN은 각 노드에 다른 Activation Function을 사용해 표현력과 해석 가능성을 높이며, Pruning과 Symbolification 기법으로 모델의 내부 구조를 이해하기 쉽게 만듭니다. 복잡한 구현과 높은 계산 비용 등의 단점도 존재하지만, KAN은 딥러닝 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
[21′ Elsevier] Hybrid Physics-Informed Neural Networks for Lithium-Ion Battery Modeling and Prognosis
Battery
Hybrid Physics Informed Neural Networks (PINN)를 사용해 리튬 이온 배터리 상태 예측의 정확도를 향상시키는 방법을 제시합니다.
[23′ Nature Article] An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials
Battery
A-Lab은 인공지능과 로봇 기술을 활용해 재료 과학 분야의 실험 과정을 자동화합니다. LLM으로 합성 가능한 새로운 물질을 찾고, 레시피를 제안한 후, 로봇이 실험을 수행합니다. 실패 시 Active Learning을 통해 레시피를 조정, 연구 개발 시간 단축과 실험 정확도 향상을 목표로 합니다.
[21′ Royal Society of Chemistry] Pathways towards managing cost and degradation risk of fast charging cells with electrical and thermal controls
Battery
리튬 이온 배터리의 급속 충전 과정 중 발생할 수 있는 과열 및 리튬 석출 문제를 해결하기 위한 Active Thermal Management(ATM) 방법을 알아봅니다.
[20′ IEEE Access] Real-Time Parameter Estimation of an Electrochemical Lithium-Ion Battery Model Using a Long Short-Term Memory Network
Battery
LSTM을 활용한 리튬 이온 배터리의 실시간 전기화학 파라미터 추정 방법을 알아봅니다. 복잡한 전기화학 모델 대신 AI를 접목, 실시간 배터리 상태 추정의 새로운 가능성을 제시합니다.
[07′ Energy Conversion & Management] Control oriented 1D electrochemical model of lithium ion battery
Battery
고차원 복잡성을 지닌 기존 전기화학 모델링 방식과 달리, 이 논문은 계산 효율성을 극대화하고 실시간 배터리 상태 추정이 가능한 1D Electrochemical Model을 제안합니다.
[23′ ICLR] LANGUAGE MODELS ARE REALISTIC TABULAR DATA GENERATORS
Language Model
GReaT 논문은 LLM을 활용하여 실제와 유사한 Tabular Dataset을 생성하는 혁신적 방법을 제시합니다. 이 방법론은 Tabular 데이터를 자연어 형태로 변환하여 LLM이 학습할 수 있게 하고, Feature Order Permutation을 통해 데이터의 다양성을 확보합니다. 이를 통해, LLM은 주어진 목표 성능에 맞는 셀 설계 인자를 자동으로 생성할 수 있으며, 이차전지 셀 설계 자동화 프로젝트에 새로운 가능성을 열어줍니다.
[23′ Nature Article] Leveraging large language models for predictive chemistry
Battery
LLM을 활용하여 분자식을 예측하는 새로운 방법을 제안합니다. 이 방법은 분자 데이터를 자연어처럼 처리하여, 분자의 특성을 분류하고, 특성으로부터 분자식을 역추론하는 과정을 단순화합니다. LLM의 자연어 처리 능력을 이용해 분자식을 직접 입력으로 사용하며, 이를 통해 분자의 특성을 예측하거나 새로운 분자식을 설계합니다.
[22′ NeurIPS] LIFT: Language-Interfaced Fine-Tuning for Non-Language Machine Learning Tasks
Language Model
Non-Language Task를 언어 문제로 변환하여 해결하는 혁신적 방법을 제시합니다. 이 연구는 LLM의 표현력을 활용해 다양한 데이터 유형을 언어화하고, 이를 통해 문제를 직관적으로 해결합니다. LIFT는 LLM의 활용 범위를 확장하며, 데이터의 의미적 이해를 통한 정확한 예측과 분석을 가능하게 합니다.
[24′ Research Square] Text2Concrete : LLMs can Design Sustainable Concrete – a Systematic Benchmark
Battery
콘크리트 설계에 혁신을 가져온 Knowledge Driven Design 방식을 소개합니다. 전문가 지식을 활용해 DDD의 한계를 극복하고, 설계 정확도와 효율성을 향상시킵니다.

어제보다 발전한 오늘을 지향합니다.

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