Atomistic Intelligence Lab(지능형화공재료연구실)은 Agent-Driving Lab(ADL)을 지향합니다. ADL은 agent가 가설 생성, 시뮬레이션, 분석, 실험 피드백을 연결하는 연구 환경을 뜻합니다. 여러 화공 application과 협력하면서 MLIP infrastructure, scientific agent, 연구 자동화라는 독립적인 방법론의 축을 세웁니다. Agent는 탐색 범위를 넓히고, 연구자는 풀 가치가 있는 질문을 선택하고 결과를 검증하는 책임을 가집니다.
Experiment as Ground Truth
"이론이 아무리 아름다워도, 실험과 맞지 않으면 틀린 것이다."
- R. Feynman (1964)Adopt AI Responsibly
AI가 만든 결과물의 품질은 우리가 책임진다.
Agent-Driving Lab
Scientific agent가 후보 생성, 시뮬레이션, 분석, 실험 피드백을 조율합니다. 완전 자율을 과장하기보다 실제로 작동하는 closed loop를 구축해 탐색 가능한 design space를 넓힙니다.
ICLR 2026 AI4MatChem. Eng. J. (2024)
ACS Energy Lett. (2025)
AI Infrastructure
Atomistic foundation model을 더 가볍고 빠르게 만들고, 적은 데이터로 application에 적용하며, 일관된 기준으로 평가합니다. Distillation, efficient finetuning, benchmark, 표준화된 agent interface가 연구실의 방법론적 중심입니다.
AI4Mat-NeurIPS (2025)Cell Rep. Phys. Sci. (2025)
Nat. Sensors (2026)
Collaborative Applications
실험 연구진과 협력해 촉매와 에너지 재료 전반에서 독립적인 과학 질문을 탐구합니다. 열화학 및 전기화학 촉매 전환부터 최근 시작한 homogeneous 촉매까지 다루며, 각 협업에서 공통 AI 기반을 확장합니다.
열화학 촉매, homogeneous 촉매에너지 재료, AI4Chem
한국화학공학회와 한국공업화학회를 핵심 화공 커뮤니티로 삼고, 계산·재료 분야에서는 대한금속·재료학회, 국제 AI 분야에서는 ICML, ICLR, NeurIPS에 꾸준히 참여합니다. Application 중심의 화학공학, 엄밀한 원자 모델링, 최전선 AI 방법론을 연결하는 연구 네트워크를 만들고자 합니다.
연구 환경
- 모든 연구원에게 Claude Max 제공
- GPU 클러스터 (A6000/L40S, KISTI H100)
- VASP, LAMMPS, PyTorch, ASE 등 커스텀 도구
- 실험 공동연구자 네트워크 연결
생활
- 헬스장 멤버십 (연구실에서 지원)
- 유연한 근무시간 (시간보다 성과)
- PI와 무제한 끝장토론
- 개인 커리어 목표에 맞춘 1:1 멘토링
- "왜?"를 마음껏 묻는 문화
관심 있으신가요?
대학원생·박사후연구원·학부연구생 모두 환영. 시뮬레이션 경험 불필요.
마감 기한 없음. 충원 시까지 상시 모집.