기초과학연구원(IBS)은 현택환 나노입자 연구단장(서울대 석좌교수)과 바르토슈 그쥐보프스키 첨단연성물질연구단장 대행(UNIST·울산과학기술원 특훈교수) 연구팀이 촉매 성능을 예측하는 인공지능(AI)을 개발, 세계 최고 수준의 그린수소 생산 성능을 갖춘 페로브스카이트 산화물 촉매를 발견했다고 3일 밝혔다.

수소 생산을 위해 전기로 물을 분해하면 수소·산소 발생 반응이 동시에 일어나는데, 문제는 전체 반응 속도가 느리게 진행되는 산소 발생 반응에 맞춰진다는 점이다. 산소 발생 반응 속도를 극대화하기 위해 이리듐(Ir), 루테늄(Ru) 등 귀금속 촉매를 사용한 연구도 있지만, 값이 비싸 경제성이 없고, 이런 단점을 극복하기 위해 페로브스카이트 산화물 촉매가 등장했다.

페로브스카이트 촉매는 전기화학적 특성이 우수하고, 다양한 원소를 조합해 만들 수 있어 촉매 반응에 필요한 특성을 개선해 나갈 수 있다는 장점이 있다. 하지만 조합 가능성이 많은 만큼 최적의 성능을 내는 조합을 골라내기가 어려웠다. IBS 연구팀은 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 AI에 구축한 데이터세트를 학습시켰다. 학습을 마친 뒤 AI로 1만 가지 페로브스카이트 산화물 촉매 후보 성능을 예측했다. 이 중 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 구성된 것이라고 연구팀은 설명했다.

가장 높은 그린수소 생산 성능을 가진 이리듐(Ir) 촉매보다 가격이 10배가량 저렴하면서도 성능도 초기 6시간까지는 우수했다. 촉매 성능을 나타내는 기준인 과전위는 391mV로 AI가 예측한 값인 396mV와 비교해 단 1%의 오차만을 보였다.

제1 저자인 문준석 연구원은 "페로브스카이트 촉매 개발에 AI를 접목한 기존 연구는 AI가 예측한 성능과 실제 성능이 상이하다는 문제가 있었다"며 "능동 학습 기반 AI를 구축해 수십 개 물질 규모의 작은 데이터세트만으로 정확한 예측 도구를 개발할 수 있었다"고 말했다.

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

현택환 단장은 "그린수소 생산의 걸림돌이었던 느린 산소 발생 반응 문제를 해결하고, AI를 활용해 세계 최고 수준의 그린수소 생산 촉매를 발견했다"며 "촉매뿐 아니라 배터리, 연료전지 등 소재 전 분야에서 최대 성능을 가지는 챔피언 물질을 발견하는 데 범용적으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

연구 결과는 이날 세계 최고 학술지인 '네이처 머티리얼스' 온라인판에 실렸다.