AI로 가장 강력한 그린수소 생산 촉매 찾았다

IBS 연구팀, 효율 예측해 페로브스카이트 촉매 발견

[이데일리 강민구 기자] 국내 연구진이 인공지능 기술을 이용해 지금까지 개발된 그린수소 생산 촉매 중 성능이 가장 좋은 촉매를 발견했다.

기초과학연구원(IBS)은 현택환 나노입자 연구단장(서울대 석좌교수)과 바르토슈 그쥐보프스키 첨단연성물질 연구단장 대행(울산과학기술원 특훈교수) 연구팀이 촉매 성능을 예측하는 인공지능을 개발하고, 그린수소 생산 성능을 갖춘 페로브스카이트 산화물 촉매를 발견했다고 3일 밝혔다.

현택환 IBS 단장.(사진=IBS)

수소는 효율적이면서 안전한 재생에너지다. 생산 방법에 따라 석유화학 공정의 부산물을 활용하는 ‘부생수소’, 천연가스를 분해하는 ‘개질수소’, 물을 분해하는 ‘수전해 수소’ 등으로 구분할 수 있다. 이 중 수전해는 태양광·풍력 등 재생에너지로 얻은 전기로 물을 분해해 수소를 생산하는 기술이다.

그동안 수전해 기술 상용화 연구가 이뤄졌지만, 산소 발생 반응이 문제였다. 전기로 물을 분해하면 수소와 산소가 발생하는 반응이 동시에 일어난다. 이중 산소 발생 반응의 속도가 느려 전체 수소 생산 속도에 걸림돌이 됐다. 산소 발생 반응 속도를 극대화하기 위해 이리듐, 루테늄 등 귀금속 촉매를 사용한 연구도 있지만, 촉매가 비싸 가격 경쟁력이 없었다.

귀금속계 촉매의 단점을 극복하기 위해 페로브스카이트 산화물 촉매가 등장했다. 페로브스카이트 촉매는 전기화학적 특성이 우수하고, 다양한 원소를 조합해 만들 수 있어 촉매 반응에 필요한 특성을 개선해 나갈 수 있다.

하지만 조합 가능성이 많은 만큼 최적의 성능을 내는 조합을 골라내기 어려웠다. 지금까지 개발된 페로브스카이트 촉매는 귀금속 촉매에 비해 산소 발생 효율도 낮았다.

연구팀은 AI 기반 페로브스카이트 산화물 촉매 성능 예측 시스템을 고안해 최적의 조합도 찾아냈다. 연구팀은 기존 연구를 참고해 40개의 페로브스카이트 산화물 촉매를 합성하고, 성능을 측정해 데이터세트를 구축했다. 이후 비교적 작은 규모의 데이터세트로도 효율적으로 학습할 수 있는 능동 학습 기반 인공지능에게 구축한 데이터세트를 학습시켰다. 학습을 마친 뒤 1만 가지 페로브스카이트 산화물 촉매 후보 성능을 예측했다.

가장 성능이 우수할 것으로 예측된 페로브스카이트 산화물 촉매는 칼슘, 프라세오디뮴, 코발트, 철 등 값이 비교적 저렴한 비귀금속으로 구성됐다. 기존에 가장 그린수소 생산 성능이 우수한 것으로 알려진 이리듐 촉매 대비 가격이 10배가량 싸면서도 성능이 초기 6시간까지 우수한 것으로 나타났다.

연구팀은 또 지난 수십 년간 전 세계 과학자들이 발견한 촉매 구조와 성능 간 상관관계도 인공지능으로 예측할 수 있다는 사실을 확인했다.

현택환 단장은 “그린수소 생산의 걸림돌이었던 느린 산소 발생 반응 문제를 해결하고, AI를 활용해 세계 최고 수준의 그린수소 생산 촉매를 발견했다”며 “촉매뿐만 아니라 배터리, 연료전지 등 소재 모든 분야에서 최대 성능을 가진 챔피언 물질을 발견하는데 범용으로 활용할 수 있다”고 했다.

연구결과는 3일 국제학술지 ‘네이처 머티리얼스(Nature Materials)’ 온라인판에 실렸다.

연구진이 개발한 AI 기반 촉매 성능 예측 시스템 모식도.(자료=IBS)

강민구 (science1@edaily.co.kr)