R&D 동향

R&D 동향
AI 머신러닝 기반 신개념 고효율 촉매 개발
  • 과제고유번호1711151359
  • 과제관리기관한국과학기술원
  • 총 연구비91.35
  • 과학기술표준 분류화공/화학공정/촉매/반응기술

과제기본정보

사업명 한국과학기술원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) 총 연구비 91.35
과제명 국문 AI 머신러닝 기반 신개념 고효율 촉매 개발
영문 Development of Highly efficient catalyst based on AI machine learning
총 연구기간 2021-01-01 ~ 2021-12-31 당해연도 연구기간 2021-01-01 ~ 2021-12-31
주관연구기관 한국과학기술원 연구 책임자 정희태

과제분류정보

과학기술표준분류 화공/화학공정/촉매/반응기술
적용분야 농업, 임업 및 어업
6T 관련 기술 나노소재기술(나노분말소재, 광학용 나노소재, 고기능 시너지 소재, 촉매·환경·기능소재에 중점)
연구목표 본 과제에서는 머신러닝을 이용하여 기후변화 대응을 위한 신개념 고효율 촉매 개발을 목표로 하여, 고성능의 촉매 설계, 고신뢰성 촉매 특성 정량 평가 시스템 개발 및 실증 평가 연구를 수행하고자함
연구내용 1. 고효율 질소 전환 전기촉매개발은 에너지효율의 획기적 향상으로 인하여 온실가스절감에 중요한 역할을 함. 본연구에서는 carbothermal shock 방법을 통한 금속합금 나노입자 제작, 스크리닝 및 딥러닝을 이용한 메커니즘 분석 연구□Carbothermal shock 방법을 통한 금속 합금 나노입자 제작 ∘Carbothermal shock 방법을 활용...
기대효과 □ 과학/기술적 측면● 본연구의 성공적인 개발은 에너지효율을 통한 온실가스 절감에 큰 기여를 할 것임.● 본 연구를 통해 다양한 금속 합금 조합의 최적화를 진행하여, 기존 촉매의 성능적 한계를 극복하고 앞으로의 질소 전환 촉매에서의 알맞은 물질 선정에 기여하는 과학적 기술을 제공할 것이라고 기대함.● 금속/산화물 복합촉매의 활성점을 규명하기 위한 많은 노력...
한글 키워드 AI 머신러닝, 질소 환원 촉매, 화학/전기화학용 고활성 촉매, 3차원 촉매층 구조 제어
영문 키워드 AI machine learning, Nitrogen reductionreaction, electrocatalyst, 3-Dimensional catalytic structure control