국내 연구진이 AI(인공지능)를 활용해 촉매 신소재를 찾는데 성공했다.
한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 이강택 교수팀과 한국에너지기술연구원·한국지질자원연구원·KAIST 신소재공학과 연구팀은 AI과 슈퍼컴퓨터를 활용해 성능이 우수한 스피넬 산화물 신소재를 설계했다.
스피넬 산화물은 산소 환원 반응을 활성화할 수 있는 신소재로, 그린수소(탄소 배출 없이 만들어내는 수소)와 배터리 분야 차세대 촉매로 주목받고 있다.
다만, 다양한 조성의 물질 설계가 가능하나 수천개 이상의 후보군 가운데 우수한 성능을 갖는 물질을 찾는 것이 쉽지 않다.
연구팀은 적은 양의 데이터로도 머신러닝이 가능한 PU(Positive-unlabeled) 학습 모델을 이용해 1240개 후보군을 100여개 수준으로 추렸고 슈퍼컴퓨터를 활용한 계산화학 기법을 통해 활성이 높은 10개의 촉매 물질을 찾아냄으로써 기존 실험 중심의 방식에 비해 신소재 개발에 드는 시간을 70분의 1 수준으로 단축했다.
이강택 교수는 “AI를 통해 신소재의 성능을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며 “그린수소와 배터리 분야에 활용할 수 있는 촉매와 전극 개발에 기여할 것”이라고 강조했다.
연구 결과는 국제 학술지 어드밴스드 에너지 머터리얼즈(Advanced Energy Materials) 10월21일자 표지논문으로 게재됐다. (강)