2D 재료 연구에서 실험 데이터와 계산 데이터를 연결하는 것이 왜 중요한가

요약

2D 재료 연구에서 분절된 실험 데이터와 계산 데이터를 통합하는 X2DB 기반의 대규모 통합 연구를 소개합니다. 370종의 실험적 2D 재료를 단층부터 벌크까지 계통적으로 비교할 수 있도록 구성하여, 실험과 시뮬레이션 간의 지식 격차를 해소하는 데 중점을 둡니다. 이는 향후 예측 합성 및 재료 설계 워크플로우를 구축하는 데 필수적인 기반이 됩니다.

핵심 포인트

• 실험 데이터와 계산 데이터의 분절 문제를 해결하기 위한 대규모 통합(Large-scale integration)의 중요성
• X2DB 기반을 통해 370종의 2D 재료를 monolayer, bilayer, bulk 단위로 계통적 비교 가능
• 실험과 시뮬레이션, 기지 구조와 예측 구조를 연결하는 가교 역할 수행
• Materials Informatics 및 AI for materials 분야에서 예측 합성(predictive synthesis)을 위한 필수 전제 조건