[포쓰저널=이현민 기자] 국내 연구진이 AI(인공지능) 기술을 활용해 현존하는 그린수소 생산 촉매 가운데 성능이 가장 뛰어난 물질을 발견했다. 

3일 기초과학연구원(IBS)에 따르면 나노입자 연구단의 현택환 단장(서울대 석좌교수)과 첨단연성물질 연구단의 바르토슈 그쥐보프스키 단장 대행(UNIST 특훈교수) 연구팀이 촉매의 성능을 예측하는 AI을 개발, 세계 최고 수준의 그린수소 생산 성능을 갖춘 페로브스카이트 산화물 촉매를 발견했다.

수소는 생산 방식에 따라 그린, 그레이, 브라운, 블루수소 등 4가지로 구분된다.

그린수소는 태양광‧풍력 등 신재생에너지에서 나온 전기로 물을 전기분해(수전해)해 생산한 수소다.

수전해는 온실가스 배출이 제로인 진정한 친환경에너지로 주목받고 있지만, 산소 발생 반응이 문제였다.

전기로 물(H2O)을 분해하면 수소(H2)와 산소(O2)가 발생하는 두 반응이 동시에 일어나는데 이중 산소 발생 반응의 속도가 느려 전체 수소 생산 속도에 걸림돌이 됐다.

산소 발생 반응 속도를 극대화하기 위해 이리듐(Ir), 루테늄(Ru) 등 귀금속 촉매를 사용한 연구도 있지만, 이 경우엔 비용이 너무 높아 경제성이 없었다.

귀금속계 촉매의 단점을 극복하기 위해 페로브스카이트 산화물 촉매가 등장했지만, 최적의 성능을 내는 조합을 골라내기가 어려웠다. 

지금까지 개발된 페로브스카이트 촉매는 귀금속 촉매에 비해 산소 발생 효율이 낮았다.

IBS 연구진은 AI 기반 페로브스카이트 산화물 촉매 성능 예측 시스템을 고안해 최적의 조합을 찾아냈다.

기존 연구를 참고해 40개의 페로브스카이트 산화물 촉매를 합성하고 실험적으로 성능을 측정해 데이터세트를 구축했다.

이후 비교적 작은 규모의 데이터세트로도 효율적으로 학습할 수 있는 능동 학습 기반 AI에게 구축한 데이터세트를 학습시켰다.

학습을 마친 AI로 1만 가지 페로브스카이트 산화물 촉매 후보의 성능을 예측했다.

가장 성능이 우수할 것으로 예측된 페로브스카이트 산화물 촉매(CPCF, Ca0.8Pr0.2Co0.8 Fe0.2O3-δ)는 칼슘(Ca), 프라세오디뮴(Pr), 코발트(Co), 철(Fe) 등 값이 비교적 저렴한 비귀금속으로 구성됐다.

촉매의 성능을 나타내는 기준인 과전위는 391mV로 AI 예측 값인 396mV와 비교해 단 1%의 오차만을 보였다는 것이 IBS의 설명이다.

연구진은 지난 수십 년간 전 세계 과학자들이 발견한 촉매의 구조와 성능 간의 다양한 상관관계 또한 AI가 예측할 수 있음을 확인했다.

혼합된 금속 원소의 종류가 많고 조성이 복잡할수록 촉매 성능이 개선된다는 ‘엔트로피와 성능의 정비례 관계’ 등 구조-성능 상관관계를 정확하게 예측했다.

연구결과는 이날 학술지인 ‘네이처 머티리얼스’ 온라인판에 실렸다.

문준석 연구원은 “페로브스카이트 촉매 개발에 AI를 접목한 기존 연구는 AI가 예측한 성능과 실제 성능이 상이하다는 문제가 있었다”며 “데이터가 축적될수록 정확한 지도 학습 기반 AI를 이용했기 때문인데 우리는 능동 학습 기반 AI를 구축한 덕분에 수십 개 물질 규모의 작은 데이터세트만으로 정확한 예측 도구를 개발할 수 있었다”고 말했다.

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 전 분야에서 최대 성능을 가지는 챔피언 물질을 발견하는 데 범용적으로 활용할 수 있다“고 말했다.