수리인공지능 및 과학기계학습 

우리 연구실에서는 인공지능 분야에서 계산이론 연구와 응용 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 단편적인 사례연구나 단순한 성능개선 연구를 넘어 수학에 기반하여 인공지능의 원리 규명과 본질적인 특성 연구를 지향하고 있습니다. 우리 연구실에서 2017년에 시작한 편미분방정식 기반 뉴럴넷 연구는 현재까지 다양한 Neural PDE Solvers에 관한 방법론 연구로 이어지고 있습니다. 구체적인 연구주제는 다음과 같습니다.

먼저, 계산이론 연구는 아래와 같은 주제를 다루고 있습니다.

- 딥러닝 기반 편미분방정식의 수치적 계산 (PINN, Operator Learning)

- 수리 인공지능 기반 과학적 발견 (AI for Scientific discovery)

- 딥러닝 기반 불확실성 정량화 (AI based Uncertainty Quantification)

위 주제 외에도 인공지능의 빠른 성장과 트렌드 변화에 맞춰 새로운 주제를 발굴하고 수리인공지능 분야를 선도적으로 개척하고자 합니다.

또한, 응용 연구는 아래와 같이 다양한 분야에서 현실적인 문제를 다루고 있습니다. 

- 디지털 트윈 고속 AI 시뮬레이터 

• 전통적인 시뮬레이션이 가지고 있는 한계를 극복하고자 데이터 기반 고속 AI 시뮬레이터를 개발하여 다양한 제조 분야와 기상 분야 등에 적용
• 열 해석, 유동해석, 구조해석 고속 시뮬레이션

  - 스마트 팩토리 자동화 및 제어시스템

•  이상 탐지 AI: 실시간 이상 탐지를 위한 준지도 및 비지도 학습 알고리즘
•  제어/예측 AI: 제조 공정 효율 최적화, 품질 리스크 및 예측 모델 구축
•  이미지분석 AI: 다양한 이미지/영상 데이터 분석

  - 감염병 유행예측 수리 모델링 및 바이오의료 응용

•  코로나19 확산 예측 모델링
•  AI 기반 면역 항암 유전자분석 모델
•  AI 기반 혈액을 통한 조기 암 진단 모델
•  AI 기반 대사질환 진단 모델