정유성 연구실은 화학생물공학부를 기반으로, 인공지능(AI), 데이터 과학, 계산화학, 그리고 실험적 직관을 융합하여 차세대 화학 및 소재 연구의 패러다임을 선도하고 있습니다. 연구실의 핵심 목표는 분자 및 소재의 합성 가능성 예측, 신물질 자동 설계, 그리고 실험실 자동화에 있습니다. 이를 위해 대규모 반응 데이터셋 구축, 기계학습 기반 합성 경로 예측, 설명 가능한 AI 모델 개발 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 연구실은 유기 및 무기 화합물의 합성 경로를 예측하는 AI 모델, 무기 결정 소재의 합성 가능성 예측을 위한 그래프 신경망, 그리고 반응 메커니즘 자동 라벨링 도구 등 다양한 혁신적 기술을 개발해왔습니다. 이러한 연구는 실제 실험실에서의 신물질 합성 성공률을 높이고, 무인 자율 실험실 및 스마트 실험실 구현과도 긴밀하게 연계되고 있습니다. 또한, 실험 데이터와 이론 데이터를 통합한 하이브리드 모델, 불확실성 정량화, 인간 화학자의 직관을 반영한 설명 가능한 AI 등 신뢰성 높은 예측 기술 개발에 집중하고 있습니다. 이와 더불어, 연구실은 촉매 및 에너지 소재의 계산화학 및 기계학습 기반 설계에도 큰 강점을 가지고 있습니다. 단일원자 촉매, 전이금속 산화물, 금속-유기 골격체 등 다양한 시스템에서 반응 메커니즘 해석, 활성점 규명, 그리고 고효율·고내구성 촉매 후보군 발굴을 위해 DFT 계산과 머신러닝 기반 고속 스크리닝을 병행하고 있습니다. 이러한 연구는 수소 생산, 이산화탄소 전환, 암모니아 합성, 연료전지 등 에너지·환경 분야의 실질적 혁신으로 이어지고 있습니다. 연구실은 국내외 산학연 협력, 정부 대형과제, 다수의 특허 출원 및 국제 학술지 논문 발표 등 다양한 성과를 내고 있습니다. 최근에는 무인 자율 실험실, 스마트 실험실, AI 기반 신물질 합성 예측 등 미래 지향적 연구에 집중하며, 디지털 화학 및 자율 실험실 시대를 선도하고 있습니다. 앞으로도 정유성 연구실은 계산과학, 인공지능, 실험적 직관의 융합을 통해, 신뢰성 높은 합성 예측과 혁신적 소재 개발, 그리고 실험실 자동화의 실현을 목표로 지속적인 연구와 도전을 이어갈 것입니다.