[충청뉴스 이성현 기자] 국내 연구진이 인공지능과 양자역학 계산을 결합해 수소 연료전지 촉매의 수명을 획기적으로 늘릴 수 있는 새로운 설계 원리를 찾아냈다.
그동안 막대한 연산 비용 탓에 원자 수준에서 분석하기 어려웠던 실제 촉매 나노입자의 구조와 성능 변화를 AI 기술로 예측하고 실험으로 검증하는 데 성공한 결과다.
한국연구재단은 국립부경대 서민호 교수와 한국재료연구원 최승목 박사 공동연구팀이 제일원리계산과 머신러닝 기반 신경망 포텐셜을 결합해 '백금-코발트 연료전지' 촉매의 활성과 내구성을 예측·검증하는 '계산-실험' 통합 플랫폼을 개발했다고 26일 밝혔다.
수소경제 실현의 중심축인 연료전지는 수소와 산소의 반응으로 전기를 생산하는 친환경 에너지 기술이다. 그러나 핵심 부품인 백금 기반 촉매는 장시간 운전 시 금속이 녹아 나오는 용출 현상 등으로 인해 성능이 저하되는 치명적인 문제를 안고 있었다.
이를 해결하기 위해 원자 수준의 배열 변화를 분석해야 하지만 기존의 제일원리계산 방식은 기초 물리 법칙 기반의 정밀함에도 불구하고 연산량이 너무 커 수천 개 이상의 원자로 이뤄진 실제 크기의 촉매 나노입자를 직접 시뮬레이션하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 기술적 장벽을 넘기 위해 AI가 양자역학 계산 데이터를 학습하는 신경망 포텐셜 기술을 도입했다.
백금-코발트 합금 촉매에 대한 신뢰성 높은 양자역학 계산 데이터베이스를 구축한 뒤 이를 학습한 AI 모델을 개발했으며 구조 최적화 과정에서 발생하는 불안정한 환경 데이터까지 추가 반영하는 반복 수정을 거쳐 양자계산 수준의 정확도와 초고속 연산 효율을 동시에 확보했다.
연구팀은 개발한 AI 모델을 통해 실제 촉매와 유사한 크기의 나노입자 구조를 예측하고 원자 배열이 촉매 성능에 미치는 영향을 입증했다. 순수 백금, 무질서 합금 구조, 고정렬 합금 구조를 정밀 비교하여 산소 흡착 특성과 금속이 녹아 나오는 정도인 용출전위를 계산해 안정성을 평가했다.
분석 결과 백금과 코발트 원자가 일정한 규칙과 패턴을 가지며 자리를 잡는 고정렬 구조의 경우 원자 간 결합력이 강해 금속 용출 가능성이 현저히 낮은 것으로 나타났다. 장기간 운전 조건에서도 구조적 무너짐 없이 안정적으로 성능을 유지할 수 있는 최적의 상태임을 찾아낸 것이다.
연구팀은 계산을 통해 도출한 가이드라인을 바탕으로 실제 촉매를 합성하고 전기화학 성능 평가 및 가속열화시험을 진행해 AI의 예측 결과가 실험과 일치함을 최종 검증했다.
다만 실제 산업 현장에 전면 실용화되기 위해서는 연구실 수준의 검증을 넘어 실제 막전극접합체 및 단위전지 형태의 장기 운전 조건에서 추가적인 신뢰성 검증이 필요하다.
또 실제 촉매 반응 환경에서 나타나는 표면 동역학적 거동과 반응 중의 실시간 구조 변화를 현실에 가깝게 모사하기 위한 후속 소재 설계 연구도 과제로 남아있다.
서민호 교수는 "원자 배열과 내부 구조가 성능과 수명을 결정한다는 사실을 AI 기반 분석으로 명확히 입증한 성과"라며 "후속 연구를 통해 다원계 촉매의 구조 상관관계를 정밀 해석하고 이를 연료전지뿐 아니라 다양한 합금계 촉매와 수전해용 전극 소재 개발에 적용할 수 있는 플랫폼으로 고도화하겠다"고 설명했다.
