AI-Driven Design and High-Throughput Synthesis of High-Entropy Nanocatalysts for Efficient Thermochemical CO2 Conversion
나노·소재기술개발(R&D) · 나노미래소재원천기술개발
2026년
2710110717
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국과학기술원
김일두
18명
2026.07.01 ~ 2026.12.31
2026.07.01 ~ 2030.12.31
5억원
5억원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
화공 > 나노 화학공정기술 > 나노소재 합성기술
... 대량합성 원천기술 개발세부목표 1: AI-로보틱스 기반 고엔트로피 열화학 촉매 설계 및 대량합성 플랫폼 개발1. AI 기반 고엔트로피 촉매 설계 플랫폼 구축: 고엔트로피 촉매 후보군 최적 조성의 ... Dual-loop 및 Tri-loop 능동학습 고도화, AI 모델 예측 정확도 90% 이상 달성, 고정밀 데이터셋 1000건 이상 구축, 5원계 이상 화학적으로 균일하게 섞인 단일상의 고엔트로피 촉매 후보 ...
... 흡착에너지와 예측 불확실성을 산출하고, 불확실성이 높은 조성·활성점은 DFT 계산으로 검증 후 학습 데이터셋에 피드백3) Self-driving labs 기반 능동학습 정밀 탐색- 로보틱스 실험 플랫폼을 ... 및 운전 조건 최적화4) CO2-to-SAF- 철 기반 촉매 직접 전환 반응계 구축- 철 촉매 활성 평가 및 항공유 영역 탄화수소 선택성 분석- 계산·데이터 기반 후보 조성 스크리닝
[활용방안]1. AI 기반 고엔트로피 나노촉매 탐색 및 신규 합성/분석 플랫폼- AI-로보틱스 기반 자율가속형 고엔트로피 촉매 설계 플랫폼: 다양한 에너지 전환 반응, 합성 재현성 및 원소 비용까지 고려하는 다목적 최적화 플랫폼으로 활용- 데이터 기반 촉매 설계 및 AI 피드백 체계 확보: 촉매의 설계-합성-분석-평가 데이터를 확보함으로써 후속 AI 기반 촉매 ...