[충청뉴스 이성현 기자] 최적의 조합으로 최고의 성능을 낼 수 있도록 수전해 촉매 제작을 지원하는 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
한국연구재단은 한국과학기술원(KAIST) 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 캘리포니아 공과대학교 연구팀과 공동으로 다원소 합금 촉매의 성능을 예측하는 머신러닝 알고리즘을 설계해 기존 귀금속 기반 촉매를 뛰어넘는 수전해 촉매를 개발했다고 14일 밝혔다.
연구팀은 머신러닝을 통한 촉매 설계 방식을 개발해 조성 공간의 빠른 탐색 및 최적 조성의 발견을 가능하게 했다. 이를 통해 열역학적 지식을 머신러닝 모델의 설계 단계에서부터 적용해 모델이 화학적 귀납추론(인공지능의 일반화 예측)을 할 수 있게 되었다.
이 머신러닝 모델을 통해 조성된 최적 합금은 수소 발생 반응에서 24mV, 산소 발생 반응에서 204mV의 낮은 과전압을 나타냈다. 이는 기존 귀금속의 조합으로 이뤄진 백금/산화 이리듐 촉매를 크게 능가하는 성능이다.
이번 기술의 핵심은 실험계획법을 통한 조성 공간의 효율적 탐색과 열역학적 정보를 포함한 획득 함수의 설계에 있다.
연구팀은 다원소의 조성 공간에서 한 원소의 과전압에 대한 기여도를 독립적으로 확인할 수 있는 AI 모델을 구축했고 이를 기반으로 최적의 조성을 가진 촉매를 찾을 수 있도록 설계했다.
강정구 교수는 "AI 기반 촉매 설계를 통해 우수한 성능을 가진 다원소 합금을 단시간에 발굴할 수 있었다”며 "개발된 합금 촉매는 100시간 이상의 장기 안정성을 보여주어 실제 수소 생산 시스템에 적용할 가능성을 입증했다”고 말했다.
한편 연구진은 이번 연구에서 사용된 탐색 전략은 고차원 조성 공간에서도 효율적인 최적화가 가능하여 수전해 이외에도 다양한 촉매 시스템에 적용할 수 있을 것으로 예상하고 있다.
