고성능 에너지 소재를 찾기 위한 고속 대량 계산 탐색

에너지 변환 및 저장 공정을 위한 신소재 개발은 새로운 물질을 합성하는 데 걸리는 시간에 크게 제약을 받습니다. 계산 기법은 훨씬 넓은 범위의 소재를 짧은 시간 안에 살펴볼 수 있게 해 주지만, 양자화학 방법은 방대한 화학적 소재 공간을 감당하기에는 여전히 너무 느립니다. 따라서 이 과제에서는 상세한 양자화학 계산과 반응속도 모델링에서 출발하여, 서로 다른 소재에 걸친 촉매 활성과 선택성의 경향을 정확히 나타내는 기술자를 도출하고자 합니다. 이렇게 얻은 기술자를 고성능 기계학습 알고리즘으로 학습시켜, 매우 많은 소재군에 대해 빠르게 예측할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.