고려대, 다중 AI 에이전트로 고성능 촉매 구조 스스로 설계

AI 요약

백서인 고려대 KU-KIST융합대학원/융합에너지공학과 교수 연구팀이 미국 조지아 공과대 빅토르 펑·엠마 허 교수팀과 공동으로 다중 인공지능 에이전트 기반의 촉매 탐색 프레임워크 MAESTRO(Multi-Agent-based Electrocatalyst Search Through Reasoning and Optimization)를 개발했습니다. MAESTRO는 설계 에이전트·성찰 에이전트·요약 에이전트가 협력해 촉매 구조를 반복 설계·분석하고 인-컨텍스트 학습으로 경험을 축적해 탐색·활용 전략으로 최적화하며, 산소 환원 반응(ORR)용 단원자 촉매 검증에서 반복적 설계와 피드백을 통해 특정 반응 중간체를 정밀 제어하고 스케일링 관계를 극복한 고활성 촉매 구조를 발견했습니다. 연구 결과는 ACS Central Science(IF=11.1) 온라인에 9월 4일 Reasoning-Driven Design of Single Atom Catalysts via a Multi-Agent Large Language Model Framework라는 제목으로 게재되었고, 한국산업기술진흥원, 한국연구재단의 여러 사업과 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨팅 자원 지원으로 수행되었습니다.