Development of High-Performance AEMWE Cathode Catalysts via AI-Driven Multi-Component Alloy Engineering
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114223
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립금오공과대학교
박영태
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,549만원
4,549만원
기초연구
대학
경상북도 구미시
재료 > 금속재료 > 에너지소재기술
고성능 AEMWE 음극 촉매 개발을 위한 인공지능 기반 다성분계 합금 설계
... water dissociation barrier, OHBE)을 정밀하게 반영한 DFT 기반 데이터베이스 구축(2) Slab-Graph Convolutional Neural Network(SGCNN) ... 합성·갈바닉 치환 기반 다성분계 합금 촉매 실제 합성 및 반전지/단전지 검증을 통한AI 설계 플랫폼 실증○ 1~2차년도: 염기성 HER 흡착종 확정 및 DFT 기반 데이터베이스 구축- 염기성 ...
... HER 전용DB와 SGCNN 예측 모델을 학계에 공개하여 AEMWE 음극 촉매 설계의 표준 AI 플랫폼으로 제공하고, AWE·ORR 등 염기성 전기화학 반응 촉매 설계 전반으로 확장 적용함. 2) 연구과제의 기대효과- 염기성 HER 촉매 설계를 실험·직관 중심에서 데이터 기반 AI 탐색 패러다임으로 전환하는 선도적 사례를 제시하고, JCR 상위10% 이내 논문5건·특허등록2건을 ...