“촉매 찾는 AI”… 고려대, 2e-ORR 유망 촉매 34종 선별

AI 요약

고려대학교 KU-KIST융합대학원 백서인 교수 연구팀이 중국 푸단대학교 쿤 지앙 교수팀과 공동으로 생성형 AI와 능동학습을 결합해 2전자 산소환원반응(2e-ORR)에 최적화된 촉매 후보 34종을 발굴했습니다. 연구팀은 자체 개발한 생성형 AI 모델 CatGPT가 설계한 촉매를 기계학습 포스 필드(MLFF)로 빠르게 평가하고 재학습하는 과정을 반복해 활성 촉매 생성 비율을 약 50%로 끌어올렸고, GPU 계산 비용은 약 80%, CPU 계산 비용은 약 96% 절감했습니다. 최종 검증은 밀도범함수(DFT) 계산으로 진행했으며 MnPt3와 Pd3Zn를 대표 후보로 선정했고 MnPt3는 산성 환경에서도 높은 과산화수소 선택성을 유지하는 촉매임을 확인했습니다.