고려대, 생성형 AI로 '친환경 과산화수소' 촉매 찾았다

AI 요약

고려대 KU-KIST융합대학원 백서인 교수 연구팀은 생성형 AI 모델 CatGPT에 능동학습과 기계학습 포스 필드(MLFF)를 결합하고 반복 학습과 밀도범함수(DFT) 계산으로 평가해 산소를 과산화수소로 전환하는 2전자 산소환원반응(2e-ORR)용 촉매 후보 34종을 발굴했습니다. 이 과정에서 활성 촉매 생성 비율을 약 50%로 끌어올리고 기존 대용량 초고속 스크리닝 대비 계산 비용을 GPU 약 80%, CPU 약 96%까지 절감했습니다. 추가 검증에서는 망간-백금 화합물 MnPt3이 산성 조건에서도 높은 과산화수소 선택성을 유지하는 것으로 확인됐고, 이번 연구는 푸단대 쿤 지앙 교수 연구팀과의 공동연구로 ACS Catalysis 온라인에 지난달 16일 게재됐습니다.