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차세대 기체 분리막 개발을 위한 AI 활용 KCI 등재
Utilizing AI for the Development of Next-Generation Gas Separation Membranes
인공지능(artificial intelligence, AI)은 분리막 개발에 중대한 영향을 미치기 시작하며 소재 설계 및 성능 최적화를 위한 새로운 접근법을 제시하고 있다. 본 총설에서는 머신러닝(machine learning, ML)과 딥러닝(deep learning, DL) 기술에 중점을 둔 AI 기반 분리막 개발의 최근 발전상을 조명하고 있다. 이러한 도구는 데이터 기반 예측을 가능하게 하고, 제조 공 정을 개선하며, 소재 발굴을 가속화한다. 데이터 품질, 모델 해석 가능성, 실험 검증과 같은 주요 과제도 제시한다. 또한, AI 통합의 미래 전망을 개괄하고, 가스 분리, 청정에너지, 환경 응용 분야에서 분리막기술에 혁명을 일으킬 수 있는 AI의 잠재력 을 강조한다.
Artificial intelligence (AI) is beginning to exert a significant impact on membrane science, offering new approaches for optimizing membrane design and performance. This review highlights recent advances in AI-assisted membrane development, focusing on machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques. These tools enable data-driven predictions, improve fabrication processes, and accelerate material discovery. Key challenges such as data quality, model interpretability, and experimental validation are also discussed. This review also outlines future prospects for AI integration, emphasizing its potential to revolutionize membrane technologies in gas separation, clean energy, and environmental applications.
Abstract
1. Introduction
2. AI in Membrane Development
2.1. Current AI trends for novel membrane material
3. Challenges and Future Directions
3.1. Enhancing data availability and quality
3.2. Improving model generalizability and interpretability
3.3. Addressing computational challenges
3.4. Bridging the interdisciplinary knowledge gap
3.5. Integrating AI-driven automation in membranefabrication
4. Conclusion
감 사
Reference
