We present a novel computational approach using the artificial neural networks (ANNs) that can generate the hypothetical adsorption properties. For the learning of ANNs, the molecular simulation screened more than 330,000 zeolite structures. In addition, we developed the structure prediction algorithm that is working on the energy grid space. We reproduced the eleven zeolite structures when the experimentally synthesized structures are used as the input.
본 연구에서는 인공 신경망을 이용하여 가상의 흡착 물성을 생성할 수 있는 새로운 방법론을 제시한다. 이 인공 신경망의 학습을 위해 분자시뮬레이션 계산으로 330,000 개 이상의 제올라이트 구조를 선별했다. 해당 연구는 더 나아가 계산으로 생성된 에너지 공간 상에서 제올라이트의 분자 구조를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 우리는 이 알고리즘을 실제 합성된 제올라이트들에 적용해 보았으며, 총 11개의 제올라이트 구조가 재생성 되는 것을 확인하였다.
