“새로운 촉매 제안해줘”…AI가 효율 높은 촉매 제시

포스텍

인공지능(AI)이 화학 연구에 도움을 주고 있다. 게티이미지뱅크

국내 연구진이 인공지능(AI) 기술을 활용해 친환경적 탄화수소인 프로필렌의 생산 효율을 획기적으로 향상할 수 있는 방법을 제시했다.

 

포스텍은 윤용주 화학공학과 교수 연구팀이 이산화탄소를 산화제로 사용하는 ‘프로판 산화 탈수소화 반응’ 효율을 획기적으로 높일 촉매를 개발하는 데 성공했다고 18일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘응용 촉매 B: 환경과 에너지’ 온라인판에 최근 게재됐다.

 

촉매는 화학반응에서 반응 속도와 선택성을 조절해 적은 에너지로 효율적인 반응을 유도하는 중요한 물질이다. 촉매를 개발하는 과정은 다양한 원소 조합과 조성을 최적화해야 하기 때문에 많은 시간과 비용이 소요된다. 특히 원소 수가 많을수록 변수가 증가해 기존의 실험 중심 접근법만으로는 한계가 있었다.

최근에는 AI로 촉매를 효율적으로 개발하려는 시도가 점점 더 활발해지고 있다. 윤 교수 연구팀은 이번 연구에서 탄소 수가 3개인 프로필렌 생산 공정의 효율을 높일 촉매를 개발하는 데 AI 기술을 적용했다. 프로필렌은 포장재, 자동차 부품, 섬유 등 다양한 산업 분야에서 필수적인 폴리프로필렌의 원료로 전 세계적으로 수요가 급증하고 있다. 프로필렌은 프로판을 탈수소화하는 방식으로 생성되는데 이 과정에서 이산화탄소를 산화제로 사용해 온실가스 배출을 줄이는 친환경적인 방법이 큰 주목을 받고 있다.

 

연구팀은 먼저 ‘2원계’ 및 ‘3원계’ 금속 산화물에 대한 촉매 반응 성능 데이터를 수집해 데이터베이스를 구축했다. 이를 바탕으로 ‘의사결정나무’라는 머신 러닝 회귀 모델을 적용해 프로판 전환율과 이산화탄소 전환율, 프로필렌 수율을 높일 수 있는 조건을 분석했다. 그리고 크로뮴(Cr), 니켈(Ni), 몰리브데넘(Mo), 지르코늄(Zr)으로 이뤄진 새로운 4원계 금속 산화물 촉매를 개발했다.

실험 결과 이 촉매는 기존보다 프로필렌 생산 효율을 크게 높였다. AI 분석을 통해 촉매 성능 향상의 원인을 규명함으로써 최소한의 실험만으로 최적의 촉매를 개발하는 데 성공한 것이다.

 

윤용주 교수는 “이번 연구는 AI 기술을 친환경 화학공정의 촉매 개발에 적용할 수 있는 새로운 방법론을 제시하고 그 가능성을 확인한 것”이라며 “AI의 급격한 발전으로 앞으로 여러 분야에서 도메인 지식과 인공지능을 접목하는 역량이 더욱 중요해질 것”이라고 강조했다.

  <참고 자료> - doi.org/10.1016/j.apcatb.2024.124622  

프로판 전환율 예측을 위한 의사결정나무 모식도 및 데이터베이스 촉매와 의사결정나무 제안 촉매의 성능 비교 결과. 포스텍 제공

[박정연 기자 hesse@donga.com]