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Bartosz Andrzej GrzybowskiBartosz Andrzej Grzybowski

  • 연구분야컴퓨터 합성, 인공 지능, AI 기술 응용한 유기화학, 화학 네트워크 및 촉매 시스템, 비평형 상태에서의 자기조립, 촉매 및 나노약물 나노 재료
  • 연구실The Laboratory of Artificial Chemical Intelligence

연구내용

  • Grzybowski 그룹은 인공 지능과 네트워크 이론을 합성 화학에 응용하는 연구를 개척하고 있습니다. 천연물을 포함한 복잡한 분자의 컴퓨터화된 역합성을 위한 Chematica/Synthia 플랫폼 구축(Nature 2020) 및 새로운 합성 방법론과 새로운 기능 분자를 발견하기위한 Allchemy 소프트웨어 개발(Science 2020, Nature 2022) 등의 성과를 이루어냈습니다.
  • 현재 Grzybowski 그룹은 새로운 촉매 및 합성법에 대한 컴퓨터 기반 개발 및 화학 AI 를 활용한 실험 제어 및 최적화 시스템 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 단일 용기에서 다단계 합성을 수행하는 것과 같은 “스마트” 시스템 개발에도 매우 적극적입니다. (Nature 2020b, Nature 2022c).
  • 분자화학과 나노기술을 아우르는 연구로 선택적 촉매 개발(JACS 2021) 및 선택적인 암 세포 치료제 개발(Nature Nanotech 2020) 등이 이루어지고 있습니다. Grzybowski 그룹은 화학자, 물리학자, 생물학자가 함께 연구하며 패러다임 교체 및 사회적 요구에 대한 과학자들의 임무 완수를 목표로 정진하고 있습니다. 과학에 열정이 있고 화학을 진정한 첨단기술로 Grzybowski 그룹에 참여하세요.

학력

  • Ph.D. Chemistry, Harvard University, Cambridge, MA
  • B.S. Chemistry, Yale University, New Haven, CT

주요경력

  • 9/2003-8/2007
  • Assistant Professor, Northwestern University, Department of Chemical and Biological Engineering and Department of Chemistry
  • 9/2007-8/2009
  • Associate Professor, Northwestern University, Department of Chemical and Biological Engineering and Department of Chemistry
  • 9/2009-12/2014
  • Director of the DoE Energy Frontier Research Center (Non-Equilibrium Energy Research Center,
  • Full Professor, Northwestern University, Kenneth Burgess Chair in Physical Chemistry and Chemical Systems Engineering, Department of Chemical and Biological Engineering and Department of Chemistry

대표논문

  • Enhancing crystal growth using polyelectrolyte solutions and shear flow
  • Jian-Ke Sun, Yaroslav I. Sobolev, Weiyi Zhang, Qiang Zhuang and Bartosz A. Grzybowski*, Nature, 2020, 579, 73.
  • Synthetic Connectivity, Emergence, and Self-Regeneration in the Network of Prebiotic Chemistry
  • Agnieszka Wołos, Rafał Roszak, Anna Zadło-Dobrowolska, Wiktor Beker, Barbara Mikulak-Klucznik, Grzegorz Spólnik, Mirosław Dygas, Sara Szymkuc*, and Bartosz A. Grzybowski*, Science, 2020, 369, 1584.
  • Minimal-uncertainty prediction of general drug-likeness based on Bayesian neural networks
  • Wiktor Beker, Agnieszka Wolos, Sara Szymkuc and Bartosz A. Grzybowski*, Nature Machine Intelligence, 2020, 2, 457.

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