인공지능 통해 그린수소·배터리 미래 신소재 찾는 기술 개발

KAIST 이강택 교수 등 공동연구팀

AI 및 계산화학 기반 스피넬 신소재 촉매 스크리닝 프레임워크.(KAIST 제공)/뉴스1

(대전=뉴스1) 김태진 기자 = 국내 연구진이 인공지능(AI)을 통해 그린수소와 배터리 등 미래 신소재를 찾는 기술 개발에 성공했다.

한국과학기술원(KAIST)은 기계공학과 이강택 교수 연구팀이 주도하고 한국에너지기술연구원, 한국지질자원연구원, KAIST 신소재공학과가 참여한 공동 연구를 통해 AI와 계산화학을 결합, 그린수소 및 배터리에 활용될 수 있는 스피넬 산화물 신소재를 설계하고, 성능과 안정성을 예측할 수 있는 새로운 지표를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.

스피넬 산화물은 그린수소 또는 배터리 분야의 차세대 촉매 및 전극 물질로 활용해 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)의 속도를 향상할 수 있는 잠재력이 높은 물질이다. 하지만 수천 개 이상의 후보군을 일일이 실험으로 성능을 확인하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다.

이에 연구팀은 AI와 계산화학을 동시에 사용해 1240개의 스피넬 산화물 후보 물질을 체계적으로 선별하고, 이중 기존 촉매보다 뛰어난 성능을 보일 촉매 물질들을 찾는 데 성공했다.

또 전공 서적에서 손쉽게 찾아볼 수 있는 원자들의 전기음성도를 바탕으로 스피넬 촉매의 안정성과 성능을 예측할 수 있는 지표를 개발했다.

이로써 기존의 실험 방식보다 촉매 설계 과정을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 진행할 수 있게 됐다.

이러한 예측 방법은 기존 실험 방식에 비해 신소재 개발의 효율성을 70배 이상 크게 높였으며, 이러한 성과는 차세대 에너지 변환 및 저장 장치를 위한 소재 개발 연구에 핵심 기술로 자리 잡을 가능성을 높이고 있다.

이 밖에도 연구팀은 스피넬 산화물에서 산소 이온이 움직일 수 있는 3차원 확산 경로를 발견해 촉매의 성능을 더욱 향상할 수 있는 메커니즘을 처음 규명했다.

왼쪽부터 한국지질자원연구원 정인철 박사, KAIST 오세은 박사과정, KAIST 이강택 교수 (KAIST 제공)/뉴스1

이강택 교수는 “인공지능을 통해 신소재의 성능을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며 “특히 이를 통해 그린수소와 배터리 분야에 활용될 수 있는 촉매 및 전극의 개발을 가속화, 고성능의 친환경 에너지 기술의 발전에 기여할 것”이라고 말했다.

이번 연구는 한국에너지기술연구원 이찬우 박사가 공동 교신저자로, 한국지질자원연구원 정인철 박사, KAIST 신소재공학과 심윤수 박사가 공동 제1 저자로 참여하고, KAIST 신소재공학과 육종민 교수, 한국지질자원연구원 노기민 박사가 공동저자로 참여했다.

이번 연구 결과는 세계적인 학술지 ‘어드밴스드 에너지 머터리얼스'에 지난 10월21일 게재됐고 우수성을 인정 받아 표지논문으로 선정됐다.

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