고려대, 다중 인공지능 에이전트로 고성능 촉매 설계

AI 요약

대규모 언어모델(LLM)이 촉매 구조를 설계하고 이전 설계 결과를 학습해 성능을 개선하는 다중 인공지능 에이전트 기반 촉매 탐색 프레임워크 ‘MAESTRO’가 고려대학교 KU-KIST융합대학원 백서인 교수 연구팀과 미국 조지아 공과대학교 빅토르 펑(Victor Fung), 엠마 허(Emma Hu) 교수 연구팀의 공동연구로 개발됐습니다. MAESTRO는 설계·성찰·요약 에이전트가 협력해 가설 수립, 구조 설계, 계산, 결과 해석, 경험 축적을 반복하고 탐색·활용 전략과 인-컨텍스트 학습을 활용해 산소 환원 반응(ORR) 단원자 촉매에서 스케일링 관계를 극복한 고활성 촉매 구조를 발견했습니다. 백서인 교수는 인공지능 에이전트와 시뮬레이션·실험을 결합하면 자율형 연구 시스템으로 발전할 수 있다고 밝혔습니다.