Computational Catalysis and Nanomaterials Science Lab(함형철 교수 연구실)은 계산화학, 양자역학, 머신러닝을 융합하여 차세대 촉매 및 에너지 소재를 원자 수준에서 설계·분석하는 선도적 연구실입니다. 본 연구실은 밀도범함수이론(DFT), 분자동역학(MD), 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 첨단 계산과학 기법과 인공지능 기반 데이터 분석을 결합하여, 실험적 시행착오를 최소화하고 혁신적 소재 개발의 효율을 극대화하는 데 주력하고 있습니다. 주요 연구 분야는 연료전지(PEMFC, 인산형 연료전지, 고온수전해 전지 등)용 고성능·고내구성 촉매 설계, 바이오매스 및 C5/C6 유기화합물 기반 수소 생산 촉매 개발, 암모니아 합성 및 분해용 이중 원자 촉매, MXene 기반 신소재, CO2 전환 촉매 등입니다. 특히, 머신러닝 및 딥러닝 기반의 조건부 생성 모델, 고속 스크리닝, 데이터 기반 예측을 통해 신촉매 후보군을 발굴하고, 실험-이론 융합 연구로 소재의 구조-성능 상관관계를 심층적으로 규명합니다. 연구실은 다금속 합금, 단일/이중 원자 촉매, 나노입자, MXene 서포트 등 다양한 소재 시스템에서 전자구조, 표면 결함, 합금화 효과, 응력 및 리간드 효과 등 촉매 활성 및 내구성에 영향을 주는 핵심 인자를 체계적으로 분석합니다. 이를 통해 귀금속 사용량을 최소화하면서도 높은 효율과 내구성을 갖는 촉매를 설계하고, 수소 경제, 탄소중립, 친환경 에너지 전환 등 미래 사회의 핵심 기술 발전에 기여하고 있습니다. 최근에는 바이오매스 개질, CO2 전환, 암모니아 합성 등 다양한 친환경 에너지 변환 반응에 적합한 촉매 시스템을 개발하고, 머신러닝 기반의 신소재 탐색 및 최적화 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 또한, 대형 국책과제 및 산학협력 프로젝트를 통해 실용화 및 상용화 연구도 적극적으로 추진하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 계산과학, 인공지능, 실험 융합 연구를 바탕으로, 지속가능한 에너지 사회 실현과 차세대 소재 혁신을 선도할 것입니다.