AI 기반 촉매 개발 시스템.(IBS 제공)/뉴스1

국내 연구진이 인공지능(AI)으로 지금까지 개발된 그린수소 생산 촉매 중 성능이 가장 좋은 새로운 촉매를 발견했다.

기초과학연구원(IBS)은 나노입자 연구단의 현택환 단장과 첨단연성물질 연구단 바르토슈 그쥐보프스키 단장 대행 연구팀이 촉매의 성능을 예측하는 인공지능을 개발하고, 세계 최고 수준의 그린수소 생산 성능을 갖춘 페로브스카이트 산화물 촉매를 발견했다고 3일 밝혔다.연구팀은 AI 기반 페로브스카이트 산화물 촉매 성능 예측 시스템을 고안해 최적의 조합을 찾았다.

우선 연구진은 기존 연구를 참고해 40개의 페로브스카이트 산화물 촉매를 합성하고, 실험적으로 성능을 측정해 데이터 세트를 구축했다.

이후 비교적 작은 규모의 데이터 세트로도 효율적으로 학습할 수 있는 능동 학습 기반 AI에게 구축한 데이터세트를 학습시켰다. 또 학습을 마친 뒤 AI로 1만 가지 페로브스카이트 산화물 촉매 후보의 성능을 예측했다.

연구팀이 가장 성능이 우수할 것으로 예측한 페로브스카이트 산화물 촉매(CPCF)는 칼슘(Ca), 프라세오디뮴(Pr), 코발트(Co), 철(Fe) 등 값이 비교적 저렴한 비귀금속으로 구성됐다.

기존 가장 높은 그린수소 생산 성능을 보고한 이리듐(Ir) 촉매 대비 가격이 10배가량 저렴하면서도 성능도 초기 6시간까지는 우수했다.

촉매의 성능을 나타내는 기준인 과전위는 391mV로 AI가 예측한 값인 396mV와 비교해 단 1%의 오차만을 보였다.

과전위는 산소 발생 반응은 일반적으로 이론적 전위 1.23V보다 높은 전위에서 반응이 일어나는데 반응이 본격적으로 일어나는 전위가 1.23V에서 얼마나 벗어났는지를 의미하는 수치값이 낮을수록 촉매 성능이 우수하다.

이밖에 연구팀은 지난 수십 년간 전 세계 과학자들이 발견한 촉매의 구조와 성능 간의 다양한 상관관계도 AI가 예측할 수 있음을 확인했다.

문준석 IBS 연구원

문준석 IBS 연구원(제1 저자)은 “페로브스카이트 촉매 개발에 AI를 접목한 기존 연구는 AI가 예측한 성능과 실제 성능이 상이하다는 문제가 있었다”며 “데이터가 축적될수록 정확한 지도 학습 기반 AI를 이용했기 때문인데 능동 학습 기반 AI를 구축한 덕분에 수십 개 물질 규모의 작은 데이터세트만으로 정확한 예측 도구를 개발할 수 있었다”고 말했다.

현택환 IBS 나노입자 연구단장

현택환 단장은 “그린수소 생산의 걸림돌이던 느린 산소 발생 반응 문제를 해결하고 AI를 활용해 세계 최고 수준의 그린수소 생산 촉매를 발견했다”며 ”촉매뿐만 아니라 배터리, 연료전지 등 소재 전 분야에서 최대 성능을 가지는 챔피언 물질을 발견하는 데 범용적으로 활용할 수 있다“고 했다.

연구결과는 세계 최고 학술지 ‘네이처 머티리얼스(Nature Materials)' 온라인 판에 3일(한국시간) 게재됐다.


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