AI로 친환경수소 생산성 높인다…수전해 촉매 성능 예측 기술 개발

인공지능 기반 촉매 설계 파이프라인의 모식도(한국연구재단 제공) /뉴스1

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 최적 조합으로 최고의 성능을 낼 수 있도록 수전해 촉매 제작을 지원하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

한국연구재단은 한국과학기술원(KAIST) 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 캘리포니아 공과대학교 윌리엄 고다드 교수 연구팀과 공동으로 다원소 합금 촉매의 성능을 예측하는 머신러닝 알고리즘을 개발했다고 14일 밝혔다.

물을 전기분해해 수소를 생산하는 수전해용 전기 촉매는 생산 단계부터 대부분 백금, 이리듐 같은 귀금속으로 구성돼 경제성 및 지속가능성이 나쁘다.

기존 시행착오법에 기반한 실험적 촉매 개발 방식은 다원소 합금의 방대한 조성 공간을 탐색하기 위해 시간과 비용이 천문학적으로 소요된다는 문제가 있다.

이에 연구팀은 머신러닝을 통한 촉매 설계 방식을 개발해 조성 공간의 빠른 탐색 및 최적 조성의 발견을 가능하게 했다.

이 머신러닝 모델을 통해 조성된 최적 합금은 수소 발생 반응에서 24밀리볼트(mV), 산소 발생 반응에서 204mV의 낮은 과전압을 나타냈다.

이는 기존 귀금속의 조합으로 이뤄진 백금, 산화 이리듐 촉매를 크게 웃도는 설명이라는 게 연구팀의 설명이다.

연구팀은 다원소의 조성 공간에서 한 원소의 과전압에 대한 기여도를 독립적으로 확인할 수 있는 AI 모델을 구축, 이를 기반으로 최적의 조성을 가진 촉매를 찾을 수 있도록 설계했다.

이번 연구에서 사용된 탐색 전략은 고차원 조성 공간에서도 효율적인 최적화가 가능해 수전해 이외에도 다양한 촉매 시스템에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.

강 교수는 "AI 기반 촉매 설계를 통해 우수한 성능을 가진 다원소 합금을 단시간에 발굴할 수 있었다"며 "개발된 합금 촉매는 100시간 이상의 장기 안정성을 보여 실제 수소 생산 시스템에 적용할 가능성을 입증했다"고 말했다.

이번 연구 성과는 국제학술지 '미국국립과학원회보(PNAS)'에 게재됐다.