AI로 수소연료전지 촉매 개발…성공률·속도 획기적으로 높였다

인공지능 모델 개발을 위해 사용된 KIST 계산과학연구센터 서버 및 고성능 GPU 기반 슈퍼컴퓨팅 자원. 한국과학기술연구원(KIST) 제공

국내 연구진이 인공지능(AI)을 사용해 수소연료전지 촉매 후보 소재의 성능을 하루만에 탐색했다. 이를 통해 기존 백금(Pt) 촉매보다 값싸고 효율적인 신촉매를 개발하는 데 성공했다. 

한국과학기술연구원(KIST)은 김동훈 선임연구원 연구팀이 AI 기반 촉매 선별 방법론을 제시해 순수 백금 촉매보다 값싸고 2배 이상 높은 성능의 삼원소계 합금((Cu-Au-Pt) 신규 촉매 소재 개발에 성공했다고 6일 밝혔다. 연구 결과는 7월 국제학술지 ‘어플라이드 카탈리시스 B 환경분야’에 게재됐다.

연구팀은 촉매 표면에서 흡착 물질이 결합하는 에너지를 정확하게 예측하기 위해 촉매구조 그래프 합성곱 신경망(SGCNN) 인공지능 모델을 개발했다. 소재의 표면이나 미세한 구조를 고려하지 않고 물질 전체에 걸쳐 나타나는 재료의 특성 예측에 특화된 결정 그래프 합성곱 신경망(CGCNN) 모델을 촉매 소재의 표면 물성 예측이 가능하도록 발전시킨 것이다.

인공지능 기반 수소연료전지 촉매 설계 연구의 요약 도식도. KIST 제공

연구팀은 이 모델로 연료전지 양극반응 촉매를 개발했을 때 약 3200개의 삼원소계 후보 소재들의 가능성을 단 하루 만에 탐색할 수 있었다. 기존 촉매 물성 예측에 사용되던 밀도범함수이론(DFT)을 이용한 흡착에너지 시뮬레이션 계산법으로는 수년이 소요됐다.

탐색을 통해 연구팀은 약 3200개의 후보 소재 가운데 백금 촉매를 능가할 가능성이 있는 10개의 촉매에 대한 실험검증을 통해 삼원소계 신규 합금촉매를 개발했다. 이 촉매는 순수 백금촉매 대비 백금 원소를 37%만 사용하지지만 반응전류밀도는 순수 백금 촉매보다 2배 이상 높게 나오는 고성능을 보였다. 또한 해당 촉매는 안정성 테스트를 5000회 거친 후에도 성능 열화가 거의 일어나지 않는 훌륭한 내구성을 보였다.

김동훈 연구원은 “향후 양질의 흡착에너지 데이터를 지속해서 구축해 더욱 정교한 인공지능 모델링을 수행해 촉매 소재 개발의 성공률을 더욱 향상시킬 것”이라고 기대했다. 

[박정연 기자 hesse@donga.com]