KAIST, AI로 수소차 연료전지 난제 해결 실마리 제시

[충청뉴스 이성현 기자] 국내 연구진이 높은 가격과 짧은 수명이라는 한계를 가진 백금 촉매 연료전지 난제를 풀 실마리를 제시했다.

한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 조은애 교수 연구팀이 서울대학교와 인공지능(AI)을 활용해 촉매의 ‘원자 배열’ 경향을 예측하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

이 기술은 AI가 금속 원자들의 배열 속도를 사전에 계산함으로써, 더 성능이 우수한 촉매를 효율적으로 설계할 수 있다.

연구팀은 AI 분석을 통해 아연이 백금-코발트 원자 배열에 결정적 역할을 한다는 사실을 규명했다. AI를 통해 촉매 내부에서 원자들이 어떻게 이동하고 배열되는지를 정밀하게 예측했다.

그 결과 아연(Zn)이 원자 배열을 촉진하는 매개 원소로 작용한다는 사실을 발견했다. AI가 ‘원자 배열이 형성되는 최적의 경로’를 먼저 찾아낸 셈이다.

연구팀은 이 기술이 수소 승용차, 장거리 운행이 필요한 수소 트럭, 수소 선박, 에너지 저장 시스템(ESS) 등 탄소중립 핵심 산업 전반에서 촉매 수명 연장과 제조 비용 절감에 기여할 것으로 기대하고 있다.

조은애 교수는 “이번 연구는 머신러닝을 활용해 촉매의 원자 배열 경향을 사전에 예측하고 이를 실제 합성으로 구현한 사례”라며 “AI 기반 소재 설계가 차세대 연료전지 촉매 개발의 새로운 패러다임이 될 것”이라고 말했다.