원자 수준의 물리적 이해를 실제 소재 설계로 연결하는 전산재료과학자입니다. 제일원리 계산(DFT)과
SevenNet·MACE 기반 머신러닝 원자간 포텐셜(MLIP), 고처리량 스크리닝을 결합해 합금·계면·이차전지 소재를 연구하며,
KISTI 뉴런(Neuron) GPU 클러스터에서 수천–수만 원자 규모의 나노 계면 시뮬레이션을 수행합니다.
A computational materials scientist bridging the atomic scale and materials design — building
SevenNet / MACE machine-learning interatomic potential (MLIP) pipelines together with DFT and high-throughput
screening, and running thousand-to-ten-thousand-atom interface simulations on the KISTI Neuron GPU cluster.
Underline = author. † Equal contribution · * Corresponding author.