화학뉴스

국내 연구진이 촉매 탐색시간을 인공지능(AI) 선별법으로 백금 촉매보다 저가이면서 성능은 2배 향상된 합금 촉매를 개발했다.
한국과학기술연구원(KIST) 계산과학연구센터 한상수 책임연구원과 김동훈 선임연구원, 물질구조제어연구센터 김종민 선임연구원 공동연구팀은 이혁모 한국과학기술원(KAIST) 신소재공학과 교수팀과 새로운 AI 기반 촉매 선별 방법론을 통해 구리-은-백금(Cu-Au-Pt) 3원소계 합금 촉매 소재 개발에 성공했다.
백금 촉매는 수소자동차용 양성자 교환막 수소연료전지를 비롯해 다양한 곳에 투입되나 고가여서 대체 촉매 모색이 요구되며 수많은 원소 조합이 탐색되고 있다.
새로운 조합을 찾기 위해 수많은 시행착오를 거쳐야 하는 문제가 있으나 연구팀은 촉매 표면에서 흡착물질이 결합하는 에너지를 빠르게 예측하는 촉매 구조 그래프 합성곱 신경망(SGCNN) AI 모델을 개발했다.
고체 물질 전체 특성을 예측하는 AI 모델을 촉매의 성질을 결정짓는 표면 특성 예측에 특화한 모델로 기존 시뮬레이션 계산법으로는 수년이 걸리던 3200개의 3원소계 촉매 특성 예측을 하루만에 실시할 수 있게 됐다.
연구팀은 소재 후보 가운데 백금 촉매보다 뛰어날 가능성이 있는 10개 촉매를 실험으로 검증해 구리-은-백금 합금 촉매를 개발했다.
신규 촉매는 순수 백금 촉매와 비교해 백금 원소를 37%만 사용하나 촉매 성능을 나타내는 지표인 반응전류밀도는 2배 이상 높게 나타났다.
김동훈 선임연구원은 “양질의 흡착 에너지 데이터를 구축해 더욱 정교한 AI 모델링을 수행할 계획”이라고 강조했다.
연구 결과는 7월24일 국제학술지 응용 촉매 B: 환경에 게재됐다. (강)