백서인 고려대 KU-KIST 융합대학원 교수 연구진이 구근호 한국에너지공과대 교수 연구진과 함께, 유망한 소재 탐색을 위한 인공지능(AI)을 개발하고, 고성능 전기화학적 물 분해 촉매를 발굴할 수 있는 전략을 제시했다.
최근 재생에너지 발전이 확대되면서, 친환경 수소 생산을 위한 전기분해 수요가 증가하고 있다. 특히 산소 생성 반응(OER)을 통한 물 분해가 주목받고 있으나, 주로 사용되는 이리듐, 루테늄 등의 귀금속 촉매가 비싸고, 희소하다는 단점이 있다.
이를 해결하기 위해 연구진은 다양한 원소 조합이 가능한 페로브스카이트 기반 촉매에 주목했다. 약 6500개의 구조 데이터를 선별한 뒤, 물질의 구성 원소를 바탕으로 안정성을 예측하는 AI 모델과 원자간 결합 정보로 활성을 예측하는 신경망 모델을 개발했다. 이어 학습 데이터 확보를 위한 시뮬레이션도 수행했다.
연구진은 학습된 모델을 활용해 고전압·강산성 환경에서의 촉매 안정성을 예측했다. 더 나아가 생성한 데이터로 신경망 모델을 조정하고, 약 1만 4000개의 촉매 표면에서의 활성을 높은 정확도로 분석했다. 그 결과, 기존의 산소 생성 반응 촉매보다 산소 발생을 더 잘 유도하는 촉매 후보 15종을 제시했다.
백서인 교수는 “AI를 이용한 효율적이고 빠른 고성능 소재 탐색은 전기화학 촉매 분야뿐만 아니라 다양한 친환경 소재 분야에서 활용되고 있다”며 “이는 재생에너지 및 그린 수소 경제로의 전환에 핵심이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구는 화학 공학 분야의 국제 학술지 ‘화학 공학 저널(Chemical Engineering Journal)’ 온라인판에 지난 6월 23일 게재됐다.
참고 자료
Chemical Engineering Journal(2025), DOI: https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.165258
