화학뉴스

국내 연구진이 AI(인공지능)를 이용한 수전해용 촉매 설계 기술 개발에 성공했다.
한국연구재단에 따르면, 한국과학기술원(KAIST) 신소재공학과 강정구 교수팀과 미국 캘리포니아 공대(Caltech) 윌리엄 고다드 교수팀이 공동으로 기존 귀금속 촉매의 성능을 뛰어넘는 수전해용 다원소 합금 촉매를 설계할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 개발했다.
기존 수전해 촉매에 쓰이는 백금, 이리듐(Iridium) 등 고가의 귀금속은 경제성에서 한계가 있어 3개 이상의 금속 원소를 조합한 합금을 사용한 다원소 합금 촉매에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
다만, 시행착오법을 이용해 다원소 합금의 방대한 조성 공간을 탐색하는 기존 방식은 천문학적인 시간과 비용이 요구된다.
이에 연구팀은 머신러닝을 통한 촉매 설계 방식을 개발해 조성 공간을 빠르게 탐색했으며 AI를 이용한 화학적 귀납추론을 통해 최적의 조합을 발견하는데 성공했다.
머신러닝 모델을 통해 조성한 합금은 수소와 산소 발생 반응에서 각각 24mV, 204mV의 과전압을 나타내 기존 백금-산화 이리듐 촉매의 성능을 능가했다.
강정구 교수는 “AI 기반 촉매 설계를 통해 우수한 성능을 가진 다원소 합금을 단시간에 발굴할 수 있었다”며 “개발한 합금 촉매는 100시간 이상의 장기 안정성을 나타내 실제 수소 생산 시스템에 적용할 가능성을 입증했다”고 강조했다.
연구 성과는 7월7일자 미국국립과학원회보(PNAS)에 게재됐다. (윤)