나노기술 및 정책 정보

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푸에르토리코 대학교 화학과 공동 연구자들은 촉매 후보 물질의 물리적 특성으로부터 촉매 성능을 직접 예측하기위한 새로운 패러다임을 제공. 새로운 촉매를 개발하기 위한 효율적인 통계 방법으로 기계 학습 (ML)을 활용하여, 입력 데이터 및 컴퓨터 알고리즘을 기반으로 모델을 구축하여 원하는 정보를 출력함. 이러한 ML은 특정 특성을 가진 물질과 고성능 촉매의 빠른 스크리닝에 적용. 본 연구 성과는 ‘Journal of Material Chemistry A’ ("Directly Predicting Limiting Potentials from Easily Obtainable Physical Properties of Graphene-Supported Single-Atom Electrocatalysts by Machine Learning")지에 게재됨