국내 연구진이 차세대 전극·촉매로 활용될 수 있는 신소재를 효율적으로 설계하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 이 기술은 그린 수소와 같은 친환경 에너지 전환 효율을 높이는 데 활용될 수 있다.
KAIST 기계공학과 이강택 교수 연구팀이 AI와 계산화학을 결합해 그린수소 및 배터리에 활용될 수 있는 스피넬 산화물 신소재를 설계하고 성능과 안정성을 예측할 수 있는 기술 개발에 성공했다고 21일 밝혔다. 이 연구는 한국에너지기술연구원, 한국지질자원연구원, KAIST 신소재공학과 공동 연구로 진행됐다.
스피넬 산화물(AB2O4)은 청정 에너지원인 그린수소나 배터리 분야의 차세대 촉매 및 전극 물질로 활용돼 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)의 속도를 향상시킬 수 있는 잠재력이 있다. 하지만 수천 개 이상의 후보군을 일일이 실험으로 성능을 확인하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 AI와 계산화학을 동시에 사용해 1,240개의 스피넬 산화물 후보 물질을 체계적으로 선별하고, 그중 기존 촉매보다 뛰어난 성능을 보일 촉매 물질들을 찾는 데 성공했다.
아울러 원자들이 결합할 때 전자를 끌어들이는 상대적 지수인 전기음성도를 바탕으로 스피넬 촉매의 안정성과 성능을 예측할 수 있는 지표를 개발했다. 연구팀이 제시한 예측 방법은 기존 실험 방식에 비해 신소재 개발의 효율성을 70배 이상 크게 높였다.
또 연구팀은 스피넬 산화물에서 산소 이온이 움직일 수 있는 3차원 확산 경로를 발견해, 촉매의 성능을 더욱 향상할 수 있는 메커니즘을 처음으로 규명했다.
연구결과는 지난달 21일 국제 학술지 '어드밴스드 에너지 머티리얼즈' 표지에 게재됐다.
이강택 KAIST 교수는 “AI를 통해 신소재의 성능을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며 “그린수소와 배터리 분야에 활용될 수 있는 촉매 및 전극의 개발을 가속화해, 고성능의 친환경 에너지 기술의 발전에 기여할 것”이라고 전했다.