계산촉매 및 첨단소재설계 연구실은 계산화학, 시뮬레이션, 인공지능(AI) 등 첨단 이론 및 데이터 기반 기법을 활용하여 차세대 촉매와 에너지 소재를 개발하는 융합 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 원자 및 분자 수준에서 물질의 구조와 반응 특성을 예측하고, 실험적으로 그 결과를 검증함으로써, 기존의 시행착오적 소재 개발 방식을 혁신적으로 전환하고 있습니다. 특히, 대규모 계산 데이터베이스 구축과 머신러닝/딥러닝 기법의 접목을 통해, 소재의 물성 예측과 최적화, 신소재 발굴의 효율성을 극대화하고 있습니다. 주요 연구 분야로는 수소 연료전지 전극용 촉매, 수소 저장 및 운송용 촉매, 배기가스 저감 촉매 등 에너지와 환경 문제 해결에 필수적인 소재 개발이 포함됩니다. 예를 들어, 귀금속 사용량을 줄이면서도 높은 활성과 내구성을 갖는 전이금속 기반 촉매, 단일원자 촉매, 합금 촉매 등을 설계하고, 그 반응 메커니즘을 심층적으로 규명합니다. 또한, 액상 유기수소운반체(LOHC) 등 혁신적 수소 저장체 개발, 촉매 표면에서의 탈수소화 및 수소화 반응 경로 최적화, 자동차 및 산업 배기가스 저감용 저온 활성 촉매 개발 등 다양한 응용 분야에 연구를 확장하고 있습니다. 이와 더불어, 실험적 합성 및 성능 평가와 계산화학 기반의 반응 경로 해석, 전자구조 분석, 결함 및 도핑 효과 예측 등 다각적 방법론을 통합적으로 활용합니다. 최근에는 인공지능 기반 소재 설계 플랫폼을 구축하여, 신속한 소재 탐색과 최적화, 합성 조건 추천, 실험-이론 간 피드백 강화 등 소재 개발의 전 과정을 혁신적으로 가속화하고 있습니다. 이러한 융합 연구는 이론과 실험의 시너지를 극대화하여, 소재의 상용화 가능성을 높이고 있습니다. 연구실은 수소 에너지, 이차전지, 수전해, 이산화탄소 전환, 배터리, 연료전지, 환경 촉매 등 다양한 에너지 및 환경 분야에 적용 가능한 고성능 촉매와 소재를 개발하고 있습니다. 실제로 계산화학과 AI 기반 예측 결과를 실험적으로 검증함으로써, 이론과 실험의 시너지를 극대화하고, 소재의 상용화 가능성을 높이고 있습니다. 앞으로도 우리 연구실은 첨단 계산과 데이터 과학을 활용한 소재 혁신을 지속적으로 선도할 것입니다. 이러한 연구 성과는 국내외 유수 학술지 논문 발표, 특허 출원, 산학협력 및 국가연구과제 수행 등으로 이어지고 있으며, 차세대 에너지 및 환경 소재 분야에서 세계적 경쟁력을 확보하고 있습니다. 연구실은 앞으로도 계산과 실험, 데이터와 인공지능의 융합을 통해, 지속가능한 미래 에너지와 환경 문제 해결에 기여하는 혁신적 소재 연구를 이어갈 것입니다.