| Abstract |
전통적으로 최근 밀도범함수이론(Density Functional Theory)에 기초한 제일원리 전자구조 계산기법의 급속한 확산과 기계학습알고리즘의 적극적 도입으로 계산과학을 통해 소재를 설계하고 실험으로 검증하는 Data Driven Discovery방법론이 소재설계의 새로운 패러다임으로 각광받고 있다. 먼저 제일원리를 통한 계산과학기법의 사용자 편의성을 높이려는 시도는 많이 제안되고 있지만 계산의 초기 셋업에서 계산결과의 분석을 통합적으로 관리하며 대용량 계산 및 계산결과의 재활용성을 높이기 위한 통합 소프트웨어는 대부분 텍스트모드를 기반으로 개발되어 사용자의 확장성이 여전히 제한적이다. 한인도센터는 초심자에서 전문가 모두 제일원리계산을 손쉽게 수행하고 다양한 방식으로 분석할 수 있는 통합 소프트웨어인 CINEMAS1)를 개발하였다. CINEMAS (Comprehensively Integrated Environment for Materials Simulation)은 계산의 입력 및 출력과정을 모두 그래픽환경으로 제작하였으며 외부의 코드 또한 파이선을 통해 결합하도록 하여 확장성을 높일 수 있게 되었다. 현재 제일원리계산의 기본적인 내용들은 모두 포함하고 재현가능하도록 구성되어 있으며 사용자수는 계속 증가하고 있다.
한편, 제일원리기법이 실험과 직접 비교하기 위해서는 계산과학결과를 이론에 기반해 가공하여 2차결과를 얻을 수 있어야 한다. 본 센터에서는 소재의 물성을 이론적으로 예측하기 위한 다양한 소스코드들을 개발하였다. 다양한 제일원리계산 소스코드에서 활성화에너지를 계산할 수 있는 PASTA2) 코드, 전자의 relaxation time approximation이 없이 전자 및 홀의 이동도를 예측할 수 있는 AMMCR3) 코드, 물질의 화학결합 강도를 정량적으로 예측할 수 있는 WOHP4) 코드, 기계학습기법을 활용해 5원계 합금의 조성에 따른 형성에너지를 계산할 수 있는 LATCOS5)코드를 소개하고 그 외 자연어처리 및 CGCNN기법을 활용한 물성 예측 등도 간략하게 소개하고자 한다.
1) K. Gupta, S. Bhattacharjee, SCL, Comp. Mater. Sci., 188, 110238(2021).
2) S. Kundu, S. Bhattacharjee, SCL, M. Jain, Comp. Phys. Comm., 233, 261(2018).
3) A. Kumar, SCL, et al., Comp. Phys. Comm., 259, 107697(2021).
4) S. Kundu, S. Bhattacharjee, SCL, M. Jain, J. Comp. Phys., 154, 104111(2021).
5)K. Thekkepat, SCL et al., in preparation |