물리 기반 인공지능 모델을 활용한 마이크로 잉크젯 프린팅 시스템 최적화 연구 (2023.07.05)

물리 기반 인공지능 모델을 활용한 마이크로 잉크젯 프린팅 시스템 최적화 연구

연세대학교 이준상 교수 연구실의 잉크젯 프린팅 최적화 연구팀은 지배 방정식 없이 인공지능 학습에 물리를 반영시킬 수 있는 물리기반 인공지능 모델(physics-added neural networks, PANNs)을 제안하였다. 연구팀은 해당 모델을 통하여 기존 딥러닝 대비 학습 시간을 단축하고 정확도를 대폭적으로 향상시켰다. 또한, PANNs를 잉크젯 프린팅 시스템에 적용하여 열 효과를 고려한 최적화 연구를 수행하였다. 해당 연구 결과는 2023년 7월 Manufacturing분야 상위 1% 내 Additive Manufacturing 저널지에 게재되었다.

관련 논문 링크: https://authors.elsevier.com/a/1hJls7tcTWlNh0, DOI: doi.org/10.1016/j.addma.2023.103668