인공지능(AI) 기반 원자 정렬 예측 모식도

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우리 연구진이 '수소차 심장'인 연료전지의 높은 가격, 짧은 수명 한계를 극복할 실마리를 제시했다.

한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 조은애 신소재공학과 교수팀이 이원보 화학생물공학부 교수팀과 인공지능(AI)으로 촉매 '원자 배열' 경향을 예측하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

AI로 금속 원자 배열 속도를 계산해, 더 성능이 좋은 촉매를 효율적으로 설계할 수 있게 한다. 이로써 아연이 백금-코발트 원자 배열에 결정적 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다.

기존 백금-코발트 합금 촉매는 고성능에도 불구하고, 원자들이 규칙적으로 배열된 금속간화합물 구조를 만들기 위해 매우 높은 온도 열처리가 필요했다. 이 과정에서 입자가 뭉치거나 구조가 불안정해져 실제 연료전지 적용에는 한계가 있었다.

연구팀은 머신러닝 기반 양자화학 시뮬레이션을 도입, AI를 통해 촉매 내부에서 원자들이 어떻게 움직이고 배열되는지를 정밀 예측했다.

왼쪽부터 KAIST 장현우 박사과정, 조은애 교수. 상단 왼쪽부터 서울대 이원보 교수, 류재현 박사.

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그 결과, 아연이 원자 배열을 촉진하는 매개 원소로 작용함을 발견했다. 아연을 도입하면 원자들이 제자리를 더욱 쉽게 찾아, 보다 정교하고 안정적인 구조가 형성되는 원리다. 즉, AI가 '원자 배열이 만들어지는 최적의 경로'를 먼저 찾아낸 셈이다.

AI 예측을 바탕으로 실제 합성한 아연-백금-코발트 촉매는 기존 백금 촉매 대비 더 높은 활성과 뛰어난 장기 내구성을 동시에 확보했다. 이는 AI가 계산한 '가상의 설계도'가 실제 실험실에서 고성능 촉매로 구현될 수 있음을 입증한 사례다.

특히 이번 기술은 수소 승용차, 장거리 운행이 필요한 수소 트럭, 수소 선박, 에너지 저장 시스템(ESS) 등 탄소중립 핵심 산업 전반에서 촉매 수명 연장과 제조 비용 절감에 기여할 것으로 기대된다.

조은애 교수는 “이번 연구는 머신러닝을 활용해 촉매의 원자 배열 경향을 사전에 예측하고 이를 실제 합성으로 구현한 사례”라며, “AI 기반 소재 설계가 차세대 연료전지 촉매 개발의 새로운 패러다임이 될 것”이라고 밝혔다.

이번 연구에는 장현우 KAIST 신소재공학과 박사과정과 류재현 서울대 화학생물공학부 박사가 공동 제1저자로 참여했다. 결과는 '어드밴스드 에너지 머티리얼즈'에 1월 15일 게재됐다.

김영준 기자 kyj85@etnews.com

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