일본료칸 제를 해결했다. AI로 촉매 내부 원자의 이동과 배열 과정을 정밀하게 예측한 결과 아연(Zn)이 원자 배열을 촉진하는 매개 원소로 작용한다는 사실을 발견했다. 아연을 첨가하면 원자들이 제자리를 더 쉽게 찾아 정교하고 안정적인 구조가 형성된다. AI가 원자 배열 형성의 최적 경로를 먼저 찾아낸 셈이다. AI 예측을 바탕으로 실제 합성한 아연-백금-코발트 촉매는 기존 백금 촉매 대비 높은 활성과 우수한 장기 내구성을 동시에 확보했다. AI가 도출한 가상 설계도가 실험실에서 고성능 촉매로 구현될 수 있음을 입증한 사례다. 조은애 교수는 “머신러닝으로 촉매의 원자 배열 경향을 사전에 예측하고 실제 합성으로 구현한 사례”라며 “AI 기반 소재 설계가 차세대 연료전지 촉매 개발의 새로운 패러다임이 될 것”이라고 밝혔다..