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NTIS 바로가기주관연구기관 | 울산과학기술원 Ulsan National Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 하미란 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-06 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202300006003 |
과제고유번호 | 1345347551 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축 |
DB 구축일자 | 2023-09-06 |
키워드 | 기계학습 분자간 포텐셜.수소 발생/환원 반응.전기 촉매.분자동역학 계산.제일원리 계산.Machine learning potential.Hydrogen evolution /oxidation reaction.Electrocatalyst.Molecular dynamics simulation.First principles calculation. |
□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
성글은 (Sparse) GPR (SGPR) 기계학습 방법을 이용해 제일원리 기반의 분자간 퍼텐셜 (interatomic potential)을 학습하여 정확하면서도 빠른 분자동역학 계산 연구를 수행한다. 계산 연구를 통해 물 분자 등을 포함한 실제 환경에서의 전극 촉매 반응 메커니즘을 연구하고자 한다.
◼ 전체 내용
염기성 용액에서 높은 물 분해 반응성을 보이는 루테늄 표면 위 물 분자 층 구조 예측 및 반응 메커니즘 연구
- 기계학습-분자동역학 계산을 이용하
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