인공지능 도움 받아 '최고 성능 그린수소 촉매' 탐색

AI 요약

기초과학연구원(IBS) 현택환 나노입자 연구단장 연구팀은 서로 다른 촉매 물질군의 실험 데이터를 하나의 인공지능 모델에 통합한 '크로스브리딩 신경망(CBNN)'을 개발해 기존에 없던 촉매군을 찾아내고 성능을 예측했습니다. 단일원자 촉매의 표면 정보와 페로브스카이트 산화물의 내부 구조 정보를 통합 학습한 결과 AI가 예측한 촉매 12종의 성능 순위가 실험과 일치했고, 학습 데이터와 새로 합성한 촉매들을 모두 뛰어넘는 최고 성능 소재를 찾아냈습니다. 연구진은 CBNN이 성능 관련 핵심 인자를 도출해 블랙박스 예측을 넘어 설명 가능성을 제시하며 향후 배터리·에너지 소재·신약 개발 등으로 확장될 수 있다고 밝혔고, 논문은 28일 오후 6시 네이처 머터리얼스 온라인판에 실렸습니다.