중앙대, 맥신 안정성 판단 효율 ‘100배 증가’ AI 기술 개발
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- 발행기관
- 스마트경제
- 저자
- 종류
- R&D
- 나노기술분류
- 나노소재 > 데이터·AI 혁신 소재
- 발행일
- 2024-10-29
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- 9
본문
● 박해선 교수(중앙대) 연구팀은 ‘꿈의 신소재’로 일컬어지는 맥신(MXene)의 열역학적 안정성 판단 효율을 100배 높일 수 있는 인공지능 기술을 개발
● 연구팀은 맥신이 다양한 화학 조성과 구조를 가질 수 있는 특성 때문에 2차원 물질 중 화학 공간(Chemical space)이 매우 넓다는 점을 극복하기 위해 밀도범함수이론*(DFT) 계산을 통해 열역학적 안정성을 미리 검증 하는 기술을 도입
* 밀도범함수이론(DFT) : 물질, 분자 내부에 전자가 들어있는 모양과 그 에너지를 양자역학으로 계산하기 위한 이론
● 연구팀은 맥신의 안전성을 빠르게 탐색할 수 있는 능동 학습(Active Learning) 프레임워크를 통해 인공지능 모델을 개발하였고 실제 사례에 적용한 결과 연구팀은 480회의 DFT 계산만으로 안정적인 맥신 126개를 찾는 성과를 달성
● 본 연구는 새롭게 개발한 인공지능 기술이 소재의 안정성이 필수적으로 요구되는 이차전지나 촉매 분야에 활용될 수 있으며 방대한 계산을 요구하는 이온, 열전도도 같은 역학적 물성 예측에도 연구 방법에도 확장될 수 있을 것으로 기대
ACS Nano (2024.10.14.), Active Learning Framework for Expediting the Search of Thermodynamically Stable MXenes in the Extensive Chemical Space
※ 한국연구재단과 과학기술정보통신부의 나노소재기술개발사업 지원
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