수소차의 심장인 연료전지는 높은 가격과 짧은 수명이라는 한계를 안고 있다.촉매로 쓰이는 백금은 전기를 만드는 결정적 물질이지만 반응은 느리고, 시간이 지날수록 성능이 떨어지며, 제조 비용도 높다.KAIST 조은애 교수 연구팀이 서울대 이원보 교수팀과 함께 인공지능으로 촉매의 ‘원자 배열’ 경향을 예측하는 기술을 개발했다.이 기술은 퍼즐을 맞추기 전 어떤 조합이 퍼즐 완성에 유리한지 미리 계산해 보는 것과 같다.AI가 금속 원자들의 배열 속도를 먼저 계산해 줌으로써 더 성능이 좋은 촉매를 효율적으로 설계할 수 있게 된