AI로 8천개 이산화탄소 포집 소재 구조 중 100개 유망 후보 발굴
한국과학기술원(KAIST)은 인공지능(AI)을 이용해 이산화탄소 포집에 적합한 소재를 빠르고 정확하게 선별할 수 있는 시뮬레이션 기법을 개발했다고 29일 밝혔다.
김지한 교수 연구팀은 영국 임페리얼 칼리지 런던 연구팀과 공동으로 MOF와 이산화탄소, 물 사이의 상호작용을 정밀하게 예측할 수 있는 기계학습(머신러닝) 기반 역장(Machine Learning Force Field, MLFF)을 개발했다.
연구팀은 개발된 시스템을 활용해 8천여개의 MOF 구조를 실험적으로 합성, 스크리닝을 통해 100개 이상의 유망한 탄소 포집 후보 소재를 발굴했다.
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