Samsung AI Challenge (Materials Discovery) 3rd place solution

AI 해커톤 플랫폼, Dacon에서 2022년에 진행했던 Samsung AI Challenge (삼성전자 종합기술원 주최) 중 Materials Discovery에 연구실 동료들과 참여하였습니다.

분자의 3D 좌표를 사용해 Reorganization Energy를 예측하는 AI 알고리즘 개발이 목표였습니다.

3D 좌표는 들뜬 상태(excited state)와 바닥 상태(ground state) 두 가지가 주어졌고, reorganization energy (

\lambda_g=E_{*g}-E_g, \lambda_{ex}=E_{*ex} - E_{ex}

) 두 가지가 label로 주어졌습니다.

전반적인 모델 구조는 GEM (Nature Machine Intelligence, 2022)의 GeoGNN 을 사용하였습니다.

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대회에 제출한 source code입니다.

Dacon_Samsung2022_cgu.pptx

1839.9KB

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Challenge 종료 후 삼성 종합 기술원의 초청을 받아 발표한 발표자료 입니다.

20221012_구정현_GEM_review.pptx

3947.2KB

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GEM 논문 리뷰 슬라이드 입니다.