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연구팀은 인공지능(AI)을 활용해 수소 발생 반응 촉매의 성능을 예측하는 기술을 개발했다. 연구 성과는 나노·재료과학 분야 저명 국제 학술지(Small methods)에 게재됐다.
수소를 친환경적으로 생산하는 수전해 기술에선 촉매 성능이 핵심 요소다. 하지만 이를 평가하는 기준이 달라 성능을 직접 비교하기 어렵다. 특히 촉매의 반응 속도를 나타내는 ‘타펠 기울기(Tafel slope)’는 측정·해석 방식에 따라 값이 크게 달라질 수 있다. 촉매 성능을 객관적으로 판단하는 데 한계가 있었다는 의미다.
연구팀은 백금(Pt) 기반 나노촉매의 기존 실험 데이터를 체계적으로 정리하고 타펠 기울기를 동일한 기준으로 추출할 수 있는 표준화 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 서로 다른 연구에서 개별적으로 보고된 데이터를 하나의 기준으로 비교할 수 있는 데이터베이스를 구축했다. 해당 데이터를 바탕으로 인공지능(AI)에 촉매의 크기·조성·구조·전해질 조건 등을 학습시켜 타펠 기울기를 예측하는 머신러닝 모델을 구현한 것이다.
이번 연구는 한국연구재단 글로벌리더연구사업의 지원을 받아 수행했다. 연구팀은 “이번 연구를 통해 인공지능 기반의 촉매 성능 예측, 설계 방법을 제시했다”라며 “이를 통해 고성능 수소 발생 촉매 개발 시간과 비용을 줄이고 향후 다양한 전기화학 반응을 위한 차세대 촉매 설계로 확장될 수 있을 것”이라고 밝혔다.
