[에듀플러스]고려대, AI로 '수소 발생 촉매' 성능 예측기술 개발

(왼쪽 위부터) 고려대 이기웅 박사과정, 한민희 박사, 이승진 박사과정, 손윤창 박사과정(제1저자) (왼쪽 아래부터)김병윤 연구교수(교신저자), 이광렬 교수(교신저자), 박성남 교수(교신저자)(사진=고려대)

고려대학교는 박성남 화학과 교수 연구팀과 이광렬 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 수소 발생 반응(Hydrogen Evolution Reaction·HER) 촉매의 성능을 예측하는 기술을 개발하고 그린수소 생산의 효율을 높일 가능성을 제시했다고 9일 밝혔다.

이번 연구 성과는 나노·재료 과학 분야의 최첨단 연구 방법론을 소개하는 세계적 권위 학술지 'Small methods(IF=9.1)' 온라인에 지난달 30일 게재됐다.

공동 연구팀은 백금(Pt) 기반 나노촉매의 기존 실험 데이터를 체계적으로 정리하고, 촉매의 반응 속도를 나타내는 타펠 기울기를 동일한 기준으로 추출할 수 있는 표준화 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 서로 다른 연구에서 개별적으로 보고된 데이터를 하나의 기준으로 비교할 수 있는 데이터베이스를 구축했으며, 해당 데이터를 바탕으로, AI에 촉매 크기와 조성, 구조, 전해질 조건 등을 학습시켜 타펠 기울기를 예측하는 머신러닝 모델을 구현했다.

연구진은 개발한 머신러닝 모델의 신뢰성을 검증하기 위해 백금 기반 촉매 6종을 직접 합성해 성능을 측정한 결과, 예측값과 실험값이 매우 높은 수준으로 일치함을 확인했다. 특히 AI 기반 접근법이 고성능 수소 발생 촉매 개발에 실질적으로 활용될 수 있음을 입증했다.

연구팀은 “이번 연구를 통해 인공지능 기반의 촉매 성능 예측, 설계 방법을 제시했다”며 “이를 통해 고성능 수소 발생 촉매 개발 시간과 비용을 줄이고, 향후 다양한 전기화학 반응을 위한 차세대 촉매 설계로 확장될 수 있을 것”이라고 밝혔다.

본 연구는 한국연구재단, 글로벌 리더연구, 4단계 BK21 사업의 지원을 받아 수행됐다.

권미현 기자 mhkwon@etnews.com