[이데일리 강민구 기자] 국내 연구진이 인공지능(AI) 기술로 청정에너지 분야 신소재를 효율적으로 설계할 가능성을 제시했다.

한국과학기술원(KAIST)은 이강택 기계공학과 교수 연구팀이 한국에너지기술연구원, 한국지질자원연구원, KAIST 신소재공학과와 AI와 계산과학을 결합해 스피넬 산화물 신소재를 설계하고, 성능과 안정성을 예측할 수 있는 지표를 개발했다고 21일 밝혔다.

신소재 촉매 설계 기술을 개발한 연구자들.(왼쪽부터)정인철 한국지질자원연구원 박사, 오세은 KAIST 박사과정, 이강택 교수(사진=KAIST)

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스피넬 산화물은 그린수소나 배터리 분야 차세대 촉매와 전극 물질로 활용된다. 이를 통해 산소 환원 반응과 산소 발생 반응 속도를 높일 수 있는 잠재력이 높은 물질이다. 하지만, 수천 개 이상의 후보군을 실험으로 성능을 확인하려면 많은 시간과 노력이 소요된다.

이에 연구팀은 AI와 계산화학을 동시에 사용해 1240개의 스피넬 산화물 후보 물질을 선별하고, 이중 기존 촉매보다 뛰어난 성능을 보일 촉매 물질들을 찾아냈다. 또 원자들의 전기음성도를 바탕으로 스피넬 촉매의 안정성과 성능을 예측할 수 있는 지표도 개발했다.

특히 촉매 설계 과정을 더 빠르고 효율적으로 하는데 필요한 3차원 확산 경로도 발견해 촉매 성능을 더 향상할 수 있는 메커니즘을 처음으로 규명했다.

그 결과, 기존 실험 방식에 비해 신소재 개발의 효율성을 70배 이상 높였다.

이강택 교수는 “인공지능으로 신소재의 성능을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 방법을 제시했다”며 “그린수소와 배터리 분야에 활용될 수 있는 촉매나 전극 개발을 가속화해 친환경 에너지 기술 발전에 기여하겠다”고 말했다.

연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 에너지 머터리얼즈(Advanced Energy Materials)’에 지난 달 21일자로 게재됐다.