AI로 찾은 산화물 촉매로 친환경 수소 생산성 극대화

IBS "그린수소 경제성 확보"
네이처 머티리얼스에 발표

국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 생산성은 높고 온실가스 배출은 없는 친환경 수소 생산 촉매를 발견하는 데 성공했다.

기초과학연구원(IBS)은 촉매 성능을 예측하는 AI를 개발하고 이를 활용해 세계 최고 수준의 친환경 그린수소 생산 성능을 지닌 페로브스카이트 산화물 촉매를 발견했다고 2일 밝혔다. 이번 연구는 IBS 나노입자 연구단(단장 현택환)과 첨단연성물질 연구단(단장 대행 바르토시 그시보프스키)이 공동으로 수행했다.

페로브스카이트 산화물 촉매는 두 종류의 양이온이 음이온 세 개와 결합한 구조를 지닌 화합물로, 전기화학적 특성이 우수하고 다양한 원소를 조합해 만들기 때문에 촉매 반응에 필요한 특성을 여러 방식으로 개선해나갈 수 있다. 페로브스카이트 산화물 촉매는 귀금속계 촉매의 단점을 극복하기 위해 고안됐다. 신재생에너지로 얻은 전기를 활용한 수전해 방식은 친환경적이라는 장점에도 수소 생산 속도가 느린 점이 문제로 꼽힌다. 반응 속도를 끌어올리기 위해 이리듐(Ir), 루테늄(Ru) 등 귀금속 촉매를 사용하기도 하지만 이는 가격이 높아 경제성이 없다.

연구진은 AI에 기반을 둔 페로브스카이트 산화물 촉매 성능 예측 시스템을 고안했다. 기존 연구를 바탕으로 페로브스카이트 산화물 촉매 40개를 합성하고, 실험적으로 성능을 측정해 자료 집합을 만들었다. 이후 능동 학습 기반 AI에 구축한 자료 집합을 학습시켰다. 학습을 마친 뒤 AI로 1만가지 페로브스카이트 산화물 촉매 후보의 성능을 예측했다. 가장 성능이 우수할 것으로 예상된 페로브스카이트 산화물 촉매(CPCF)는 칼슘(Ca), 프라세오디뮴(Pr), 코발트(Co), 철(Fe) 등 값이 비교적 저렴한 비귀금속으로 구성됐다. 기존 가장 높은 그린수소 생산 성능을 보여준 이리듐 촉매보다 가격이 10분의 1 수준으로 저렴하면서도 성능은 더 우수했다. 제1저자인 문준석 연구원(사진)은 "능동 학습 기반 AI를 구축한 덕분에 수십 개 물질 규모의 작은 자료 집합만으로 정확한 예측 도구를 개발할 수 있었다"고 밝혔다.

[강민호 기자]