나노기술 및 정책 정보

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핀란드 이위베스퀼레 대학교(University of Jyväskylä) 연구팀이 나노 입자의 구조와 원자 역학을 안정적으로 예측할 수 있는 거리 기반 머신러닝 방법을 새로 개발함. 새로운 방법은 나노 입자 연구에 사용된 기존의 시뮬레이션 방법보다 훨씬 빠르며 입자-입자 반응 및 입자의 기능을 보다 효율적으로 탐색할 수 있음. 작년에 연구팀은 나노 입자 표면에서 안정화 리간드 분자의 결합 부위를 성공적으로 예측할 수 있는 방법을 발표했음. 이제 수치적으로 무거운 전자 구조 계산을 사용할 필요 없이 입자의 원자 구조를 기반으로 잠재적 에너지를 안정적으로 예측할 수 있는 새로운 도구가 개발되었음. 이 도구는 고온에서 입자의 원자 역학에 대한 Monte Carlo 시뮬레이션을 용이하게 함. 시스템의 포텐셜 에너지는 시스템의 안정성, 화학 반응 속도 및 원자간 결합의 강도에 대한 정량적 평가를 허용하기 때문에 컴퓨터 나노 과학의 기본 함수임.

본 연구 성과는 ‘The Journal of Physical Chemistry’ ("Monte Carlo Simulations of Au38(SCH3)24 Nanocluster Using Distance-Based Machine Learning Methods") 지에 게재됨